张仕清 韩新同

（河北工业大学电气工程学院，天津 300132）

光伏发电是目前应用最为广泛的新能源之一，但由于其发电功率的不稳定性、可变性和受气象影响因素大给他的应用潜力打了一个问号。受气象因素和人们用电习惯影响，光伏发电的“鸭子曲线”问题严重，也就是在光伏功率最高的正午时段，电力需求大幅下降，而随着太阳能的消减，傍晚时的电力需求却急剧上升，其需求曲线就像一只鸭子。

光伏发电的预测，对于我们有效、平稳的利用光伏发电系统有着重要的意义。在参考文献[1]中提出了过去光电预测领域一个完整的回顾，在参考文献[2]中提出了一种通过概率预测的方法来对光电输出功率的预测，参考文献[3]中研究了太阳辐射和光伏功率输出的随机模型和短期高分辨率预测，通过ARMA模型以及卡尔曼滤波等方法确定估计模型的相关参数最终实现对于太阳辐射和太阳能发电的高分辨率预测，并对其相关理论进行了相关的仿真研究。

本文主要提出了一种基于柯西变异改进萤火虫算法优化回归型支持向量机进行短期光伏功率预测的模型，并采用新型预测模型进行光伏预测实验，验证了本文所提方法的有效性。

1 萤火虫算法的改进

1.1 柯西变异改进

为了能够使萤火虫在每次迭代搜寻下一个移动位置时有更为宽泛的搜寻范围，我们在其搜寻公式中加入了柯西变异改进，柯西变异公式为：

其中σ 为（0，1）范围内的一个随机数。……