基于预估-校正综合BP神经网络的短期光伏功率预测

针对现有光伏功率预测结果精度低、无法反映功率变动范围等问题,提出考虑不确定性的短期光伏功率综合预测方法。建立基于预估-校正综合BP神经网络的光伏功率点预测模型和考虑不确定性的光伏功率区间预测模型。结合某光伏电站历史数据对所提方法的正确性和有效性进行验证,算例分析表明,基于预估-校正综合BP神经网络的光伏功率点预测模型有效提高了光伏功率预测的精准度,考虑不确定性的光伏功率区间预测模型准确反映了光伏功率的变化趋势和范围。     

基于粗糙集的光伏输出功率组合预测模型

光伏输出功率预报是减小光伏发电系统并网对电网造成不良影响的有效手段,提高预测的精度是保障光伏功率预报的重要基础。提出了基于粗糙集的组合预测模型。首先建立基于相似日、支持向量机和持续法的3种单一预测模型,然后根据粗糙集理论中确定属性重要度的方法确定单一预测模型的组合权重,建立了基于粗糙集的组合预测模型。仿真结果表明,采用粗糙集的相关理论能得到合理的组合权重,建立的光伏功率组合预测模型具有更高的预测精度。     

基于BP神经网络的光伏发电功率预测研究

随着光伏并网容量的增加,光伏发电功率的波动对电网调度运行的影响不容忽视,电网对光伏发电功率预测精度提出了更高要求。在分析了光伏发电功率波动影响因素的基础上,基于BP神经网络建立光伏发电功率预测模型。通过大唐吐鲁番光伏发电实测数据验证该方法,预测结果 RMSE为3.544,表明该方法可以准确预测光伏发电功率。     

基于天气融合和LSTM网络的分布式光伏短期功率预测方法

分布式光伏发电功率高精度预测对配电网安全稳定运行有重要意义。针对分布式光伏发电设备的功率预测问题,基于天气信息和深度学习方法提出了一种分布式光伏短期功率预测方法。首先将天气进行分类融合,实现训练集的全面覆盖;然后基于长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）深度学习方法构建分布式光伏短期功率预测模型;最后实现分布式光伏功率预测。     

基于分时长短期记忆神经网络的光伏发电超短期功率预测

准确预测光伏发电功率对电力系统运行调度至关重要。提出一种基于Spearman相关系数和分时长短期记忆网络的光伏发电功率预测方法。首先利用Spearman相关系数分析每个时刻下影响光伏发电功率的因素,选取相关度高的影响因素作为长短期记忆网络模型的输入变量;然后,对每个时刻建立一个基于长短期记忆网络的预测模型,实现分时光伏发电功率的预测。最后,利用实际光伏发电站的历史发电功率和数值天气预报数据进行案例分析。结果表明,所提方法比单一长短期记忆网络预测模型具有更高的预测精度。     

基于多维时间序列局部支持向量回归的微网光伏发电预测

目前光伏发电预测普遍采用采样间隔较大的单一时间尺度功率序列建模,模型简单但对功率时序特征的模拟精度不高。文中提出了一种基于小采样间隔光伏功率数据的多维时间序列局部预测方法。通过构造不同时间尺度的光伏功率均值序列,形成以小时平均光伏功率序列为主要研究序列的多维时间序列;基于相关性分析、C-C方法和嵌入维最小预测误差法确定多维时间序列相空间重构的时间延迟和嵌入维;采用支持向量回归方法建立提前1h的光伏功率局部预测模型。以国内某微网的光伏功率预测为例进行仿真实验,计算结果表明,多维时间序列局部预测模型优于基于单一时间尺度功率序列的局部预测模型,更具应用价值。     

基于COOT-SVM的短期光伏发电功率预测

为了提高短期光伏发电功率预测的精度,提出了一种基于白冠鸡优化算法(COOT)优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,分别选取某光伏电站在2017年4月和7月的前21天数据进行仿真分析,计算光伏输出功率和每一个气象因素之间的皮尔逊相关系数;然后,依据皮尔逊相关系数选择太阳总辐射强度、太阳散射辐射强度、太阳直射辐射强度、组件温度和环境温度5个气象因素作为预测模型的输入数据,光伏电站的发电功率作为输出数据。通过与BP和SVM预测模型进行仿真对比可知,对于4月和7月的数据来说,COOT-SVM预测模型的均方根误差、均方误差和平均绝对误差均比BP和SVM预测模型小。因此,所提COOT-SVM预测模型可有效提高短期光伏发电功率的预测精度,具有较高的工程应用价值。     

一种光伏系统短期功率预测模型

为提高光伏系统发电功率预测精度,优化系统的发电计划,减少电力系统运行成本,进而为系统调度和实时运行控制提供依据以有效减轻光伏发电系统接入对电网的影响,建立一种基于三层神经网络和功率波动特性的短期光伏出力预测模型。利用气象局已发布的日类型和温度信息挑选与预测日最相关的相似日,基于神经网络用相似日历史太阳辐照、温度、输出功率建立光伏系统出力初步预测模型;以预测日天气预报信息作为神经网络的输入获得预测日的功率预测值;基于由光伏系统相似日历史出力数据统计分析得到的波动量统计规律对初步预测结果加以修正,建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。仿真结果表明该方法建立的预测模型具有较高精度,能够为调度运行人员提供决策辅助。     

基于小波去噪-KPCA神经网络的光伏功率预测方法

为了提高光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于小波去噪/聚类/核主成分分析(KPCA)神经网络的光伏发电功率预测方法。首先,应用二维小波阈值去噪法预处理光伏出力数据;然后,应用k-means算法将预测模型分为4种不同模式下的子预测模型;引入KPCA对输入空间降维重构,利用粒子群优化(PSO)神经网络算法建立基于聚类/KPCA/神经网络的光伏发电功率预测模型。采用某光伏电站的实例数据进行预测分析,结果表明该模型实现了不同模式下的光伏出力较为精准的预测,显示出良好的预测性能,验证了预测模型的可行性和有效性。     

基于博弈论赋权的光伏功率组合预测模型

针对单一预测方法的局限性,本文采用物理方法和统计方法相结合的预测方法,建立光伏发电功率组合预测模型,并在预测模型中考虑电站的限电及检修计划。采用理论功率法、基于改进相似日的BP神经网络法、基于改进相似日的支持向量机对预测日的光伏功率分别进行预测,通过提出的博弈论组合赋权法来计算各模型的权重。通过某光伏电站的实际数据验证,计算分析了预测误差,结果表明,通过组合赋权法得到的权重克服了单一权重的片面性,使得综合评价更合理、科学,在限电情况下仍具有较高的预测精度,对光伏发电系统的功率预测具有一定的学术价值和工程实用价值。     

一种考虑季节特性的光伏电站多模型功率预测方法

随着并网光伏发电容量的持续增加及多能源发电协同利用的需要,光伏发电功率的高精度预测对于提高规模化光伏发电的优化调度和安全运行日益重要。为了解决单一预测模型精度低的问题,提出了一种基于季节气象特征划分的光伏发电多模型预测方法。通过不同季节下光伏发电系统的电气特性和出力特性分析,说明了按照季节来划分功率预测多模型的必要性。以某光伏电站为例,利用BP神经网络建立不同季节的光伏发电预测模型,通过遗传算法优化了季节模型参数。利用实测数据对2种功率预测方法进行了比较,结果表明,该方法能有效提高光伏电站的功率预测精度。     

基于MEA-Elman神经网络的光伏发电功率短期预测

为进一步提高光伏发电功率预测的准确度,从而将思维进化算法(MEA)和Elman神经网络相结合,通过MEA优化Elman神经网络权值和阈值,克服了Elman神经网络易陷入局部最优等缺陷。根据光伏发电系统的历史发电数据和气象数据,建立MEA-Elman神经网络预测模型并对其测试。结果表明,与原有光伏预测模型比较,该预测模型能够有效提高光伏预测的有效性和精确性。     

基于神经网络光伏发电预测模型的研究

随着光伏发电应用规模和区域的不断扩大,光伏发电系统监控具有越来越重要的意义.而光伏发电预测是光伏监控系统能量调度的一项重要日常工作,是制定输配电方案的主要依据.通过对比三种主流的光伏发电预测模型,分析影响光伏发电量的各种因素,设计了一种新颖的基于BP神经网络的光伏发电预测模型.该模型根据不同的日类型和季节进行预测子模型划分,预测子模型以温度、历史发电数据、历史日照强度数据为输入数据对模型进行了训练与仿真分析.预测结果验证了该模型的有效性,对于保持电力系统的功率平衡和经济运行有着重要的意义.     

基于EMD-LSTM的光伏发电预测模型

随着能源消费结构的改变,可再生能源发电的消纳比例逐渐上升。文中以光伏发电功率为研究对象,分析了不同天气状态下的发电功率曲线特性及不同气象因素与光伏发电出力的相关性,进而提出了一种经验模态分解-长短期记忆神经网络(EMD-LSTM)方法融合的光伏发电功率预测模型。首先对预处理后的光伏发电功率历史序列进行重构,并对重构后的出力序列进行EMD分解,针对分解得到的各子序列分别建立长短期记忆神经网络模型,最后将各子序列预测模型得到的结果叠加得到光伏发电功率预测值。采用国内某地区光伏发电的实际出力数据对模型进行了检验,与滑动平均自回归模型(ARIMA)、支持向量机模型(SVM)、LSTM等预测模型相比,文中所提出的模型预测误差小,能有效提高光伏发电功率的预测精度。     

基于SVR残差修正的光伏发电功率预测模型

作为一种重要的分布式电源,光伏发电发展迅速且当前部分地区的渗透率不断升高,对区域电网的安全稳定运行造成了严重的影响。光伏功率超短期预测可以为区域电力调度提供必要的数据支撑,促进新能源消纳目标的实现。但是光伏电源自身的波动性特性使光伏功率预测的精度难以提高。鉴于此,本文提出了一种考虑功率修正基于差分自回归移动平均模型(ARIMA)的光伏发电功率预测模型。首先,以光伏电站现场采集的功率时间序列数据建立ARIMA模型进行预测日发电功率的初步预测;其次,利用前一个气象相似日的预测残差数据建立支持向量回归模型对预测日的ARIMA预测残差进行预测;最后,对初步预测结果进行修正。现场实际数据建模证明了本文方法的有效性。#$NL关键词：光伏发电; 功率预测; SVR; ARIMA#$NL中图分类号：TM615     

基于BLSTM-随机森林的短期光伏发电输出功率预测

光伏发电功率具有不确定性和波动性,准确预测光伏发电功率对提高光伏并网效率和保持电网安全运行具有重要作用.对江苏某地区光伏发电站的功率特性进行分析,使用小波降噪处理历史功率曲线,并对各气象条件使用灰色关联分析筛选出强相关影响因素,减少输出功率噪声和无关气象条件对功率预测的影响.将小波降噪处理后的历史输出功率及强相关特性构建数据集,建立基于双向长短期记忆网络(BLSTM)与随机森林的短期光伏发电功率预测模型,并与其他模型的预测误差进行比较.仿真结果表明,提出的BLSTM-随机森林的短期光伏功率预测模型具有较高的预测精度.     

基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测

近年来,深度学习被应用于光伏发电预测中,体现出预测精度较高的优点,但也存在训练耗时等问题。对此,提出了一种基于自组织映射与宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测模型。首先,采用自组织映射对各时刻的光伏数据进行精细化聚类,提取不同时段与气象条件下的出力波动特征;然后,构建基于宽度学习系统的光伏发电功率多步长预测模型,在网络宽度上扩展节点数目,并通过求解矩阵伪逆训练神经网络,在保证较强高维数据拟合能力的同时,具有较高的计算效率;最后,采用实际光伏发电数据进行算例分析,通过与常用的光伏发电超短期预测方法进行比较,验证所提出的方法在预测精度与训练效率上的优越性。     

一种光伏系统短期功率预测模型

为提高光伏系统发电功率预测精度,优化系统的发电计划和减少电力系统运行成本,进而为系统调度和实时运行控制提供依据以有效减轻光伏发电系统接入对电网的影响,建立一种基于三层神经网络和功率波动特性的短期光伏出力预测模型。首先利用气象局已发布的日类型和温度信息挑选与预测日最相关的相似日,再基于神经网络将相似日历史太阳辐照、温度、输出功率建立光伏系统出力初步预测模型;然后以预测日天气预报信息作为神经网络的输入来获得预测日的功率预测值;最后基于数学量化的由光伏系统相似日历史出力数据统计分析得到的波动量统计规律对初步预测结果加以修正,建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,进而为调度运行人员提供决策辅助     

基于风光混合模型的短期功率预测方法研究

准确地预测风力发电及光伏发电的输出功率对提高风光互补供电系统的调度质量具有重要意义。建立了基于BP神经网络的风光混合预测模型,将现有技术中分两次预测的风电功率和光伏功率采用同一个预测模型,同时实现整个区域风电场及光伏电站的输出功率预测,在简化预测方法的同时提高预测准确度。通过某海岛的风电及光伏电站的实际数据验证,计算分析了预测误差。结果表明该方法具有较高的预测精度,对风光混合的功率预测具有一定的学术价值和工程实用价值。     

基于多特征分析提取的随机森林超短期光伏功率预测

随着新能源的大规模利用,光伏渗透率稳步增长,准确的光伏功率预测能为电网企业带来较多效益。基于此提出了一种多特征分析提取的随机森林预测模型,用于超短期光伏功率预测。首先,对收集到的光伏数据进行预处理,清理缺失值和重复值；再次,对影响因素进行相关性分析,选取相关性强的因子；然后,对筛选后的因子进行输入特征量选择,将处理后的特征向量作为预测模型的输入；最后,建立随机森林预测模型,并与BP、RBF、MLP模型对比。实证结果表明,所提模型具有较好的拟合度和更高的预测精度,对光伏预测工作有一定的指导意义。