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1 引言

目前，光伏发电行业正处于快速发展阶段，在整个配电网中也形成了更高的渗透率，考虑到光伏出力功率具有明显随机变化的特征，这就要求采取更加合理的调控方式来实现电力系统的规范化发展，从而更加高效地适应功率的波动现象。为了更加精确掌控光伏出力的规律，需要对其时间序列生成算法进行深入研究，由此合理规划电力系统的结构并有效控制系统的运行过程。同时，还要统计分析光伏系统的出力数据并对其进行进行准确预测，建立可靠的光伏出力功率预测模型，确保可以通过分析有限的实测数据便可以得到光伏出力的特点，以此实现对各项出力数据的深入了解，将影响光伏出力的各项因素都考虑在内。到目前为止，应用较广泛的光伏序列随机生成算法有马尔可夫链算法等［1～2］。有学者通过研究发现，利用一阶马尔科夫链可以对风光发电功率实现准确预测，并与原始序列预测模型达到良好的吻合程度，使概率特征和波动性都满足要求［4～8］。

根据相关文献研究结果可知，关于光伏出力功率的研究通常只是对单个光伏电源出力序列进行模拟测试［9～10］。文献［11］通过日算方法对无云状态下的太阳辐照特征进行了分析，并采用向量自回归模型来准确预测出力数据变化特征及其处于不同时间尺度下的波动规律，由此实现各光伏电站达到密切相关的状态。由于向量自回归模型具有特定的限制条件，利用该模型只能模拟分析短期阶段中的光伏出力时序，不能对电力系统实施灵活控制。……