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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
冯健  牛海明 《热力发电》2020,49(6):69-76
近年来频繁出现的污染天气使光伏发电中太阳辐照度随空气质量出现较大变化,对光伏发电功率预测产生较大影响。对此,本文基于空气质量监测数据与气象数据,建立了气溶胶光学厚度(AOT)的光伏发电功率预测软测量模型,采用双波段大气辐射传输模型计算太阳辐照度,以日前与日内的空气质量预报信息为驱动数据,提出了一种多时间尺度的光伏发电功率预测方法,并基于此开发了光伏发电功率预测软件进行试验验证。结果表明,本文方法能够有效反映污染天气对辐照度的影响,实现对光伏发电功率的准确预测,该光伏发电功率预测软件具有较好的工程应用价值。  相似文献   

3.
对光伏发电功率进行准确预测,可减弱其并入电网的波动性,有利于电网对新能源发电的调度。基于主成分分析法和局部均值分解相结合的鲸鱼优化算法,构造优化后的极限学习机模型,并使用该模型对光伏发电短期功率进行预测。先用主成分分析法对影响光伏发电功率的因素进行筛选,并使用局部均值分解对选取的主要影响因素及发电功率序列数据进行分解;然后基于子序列使用鲸鱼优化建立极限学习机模型;最后将各序列短期预测结果叠加获得光伏发电短期功率预测结果。通过仿真验证及对比分析,说明该预测方法具有较高的预测精准度。  相似文献   

4.
常规的光伏发电系统输出功率预测方法主要是对海量的发电数据进行提取,仅能够保证短期负荷的预测精 度,影响最终的预测效果,因此设计了基于改进型比例谐振控制器的光伏发电系统最大输出功率预测方法.提取光伏 发电系统最大输出功率映射特征,建立不同工况与输出功率的映射关系,确保输出功率的长期预测.基于改进型比例 谐振控制器构建稳态功率预测模型,调节光伏发电系统的输出电流与输出电压,确保最大输出功率的稳态预测.采用 对比实验的方式,验证了该预测方法的预测精准度更高,能够应用于实际生活中.  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
波浪能具有随机波动性,会对波浪能发电并网以及电力系统的安全稳定产生重要影响,准确预测波浪能可为电力调度控制带来极大便利。提出基于风-浪和灰色模型的波浪能发电系统功率预测方法,在波功率历史数据不足或缺省的情况下,能够依据风浪相关性及风速历史数据有效预测波浪功率。首先分析了风与波浪的相关性和时延特性,建立风-浪经验模型对波高进行短期预测,并利用灰色GM(1,1)模型对波浪短期预测结果进行残差修正。在此基础上,基于直驱式波浪能发电系统分析并建立了波高-功率转换模型。通过实例分析对波浪能发电功率的预测结果进行了验证。  相似文献   

7.
为提高部分数据缺失情况下智能电网光伏发电功率预测精度,提出一种基于双维度顺序填补框架与改进Kohonen天气聚类的光伏发电功率预测模型。采用双维度顺序填补方法补齐缺失数据,基于完整数据分析光伏发电功率影响因素,建立改进Kohonen天气聚类模型,并利用S-Kohonen实现预测日天气类型识别,将聚类历史日数据与预测日气象数据作为输入,采用多种群果蝇优化广义回归神经网络(MFOA-GRNN)模型对预测日光伏发电功率进行预测。仿真结果表明,所提方法能有效提高预测精度,为实现数据缺失情况下智能电网光伏发电功率的精准预测提供了一种思路。  相似文献   

8.
大规模的光伏并网使电网安全问题日益突出,精准的功率预测能为电网安全稳定运行提供可靠的数据支撑。目前,国内外对光伏发电功率超短期预测开展了大量研究,但在其预测精度上还有待进一步的提升。为此,从影响因素、研究方法、预测难点及未来的发展趋势4方面对光伏发电功率超短期预测方法展开综述。首先对光伏发电的影响因素及预测方法进行归纳总结,然后在深入分析基于历史功率数据的预测法、考虑未来气象因素数据的预测法、基于云观测数据预测法以及多种数据组合的预测法的基础上,梳理出目前光伏功率超短期预测所存在的技术难点,最后结合其发展趋势,展望了未来技术研究的攻关方向。  相似文献   

9.
《供用电》2017,(10)
随着光伏发电规模的不断扩大,光伏发电的波动性对其接入电网带来了很大挑战。文章在光伏发电功率影响因素研究的基础上,提出了一种基于双层Elman神经网络的光伏发电功率预测模型,利用历史辐照度数据、相关气象因子及天气预报数据进行功率预测。仿真分析表明该模型具有良好的预测效果。  相似文献   

10.
准确预测光伏微网在未来某确定的时段内的发电功率,对电力系统稳定和经济运行有着重要意义。文中通过对比发电功率和气象等历史数据,分析了在光伏发电中天气、太阳辐射及温度等因素对发电功率预测的影响,同时综合遗传算法全局快速寻优特性与小波分析的时频局部特性,建立基于遗传算法的小波神经网络光伏微网发电预测模型。结果表明,基于遗传算法的小波神经网络模型的学习能力和泛化能力更强,同时把气象预测数据作为网络的输入有利于提高模型的预测精度。  相似文献   

11.
风力发电由于其清洁性、波动性、随机性及不稳定性,向电网输送绿色电能的同时也对电网的可靠运行造成了一定的冲击,因此风电发电量预测的准确性对电网科学合理调度、安全稳定运行具有至关重要的作用。以大数据分析、多学科交叉融合为背景,以负荷预测为基础理论,利用计量经济学分析方法对风电场月发电量数据进行分析、建模和预测。对辽宁地区某49.5 MW风电场月发电量数据进行收集整理,利用计量经济学分析软件EVIEWS对采样数据进行分析,并采用SARIMA模型对风电场月发电量数据进行拟合和预测,达到了较好的预测效果。  相似文献   

12.
针对风电功率预测误差不确定背景下动态经济调度的发电风险费用,建立基于条件风险价值的动态经济调度风险费用鲁棒优化模型.在仅知风电功率预测误差情景的条件下,结合统计学理论,采用φ-散度构建较高置信水平下的风电功率预测误差不确定概率的置信域;采用拉格朗日对偶理论,将动态经济调度风险费用鲁棒优化模型转化为可求解的数学模型.采用IEEE 30、IEEE 118节点和S-1047节点系统进行数值仿真,结果表明,所建模型能够有效地抑制风电功率预测误差不确定性对风险费用的影响.  相似文献   

13.
光伏发电出力的条件预测误差概率分布估计方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
光伏发电出力的可预测性较低,相比点预测而言,光伏发电出力的概率性预测能够提供更多的信息,有利于电力系统的安全经济运行。提出了一种基于Copula理论的光伏发电出力的条件预测误差分布估计方法。采用Copula函数对光伏实际出力与点预测的联合概率分布进行建模,实现了任意点预测对应的光伏实际出力的条件概率分布的估计。针对天气状况,对光伏预测精度影响较大的实际情况,采用聚类的方法按天气类型将历史数据进行分类,针对每类天气类型的光伏预测误差分别进行建模以提高预测误差估计的准确度。以2014全球能源预测竞赛(GEFC 2014)中的光伏出力数据进行了实证分析,验证了所提出方法对光伏出力条件预测误差估计的有效性,结果表明提出的方法在校准性和锐度方面均优于常用的正态分布的预测误差估计方法。  相似文献   

14.
Introduction: Large-scale integration of wind generation brings great challenges to the secure operation of the power systems due to the intermittence nature of wind. The fluctuation of the wind generation has a great impact on the unit commitment. Thus accurate wind power forecasting plays a key role in dealing with the challenges of power system operation under uncertainties in an economical and technical way. Methods: In this paper, a combined approach based on Extreme Learning Machine (ELM) and an error correction model is proposed to predict wind power in the short-term time scale. Firstly an ELM is utilized to forecast the short-term wind power. Then the ultra-short-term wind power forecasting is acquired based on processing the short-term forecasting error by persistence method. Results: For short-term forecasting, the Extreme Learning Machine (ELM) doesn’t perform well. The overall NRMSE (Normalized Root Mean Square Error) of forecasting results for 66 days is 21.09 %. For the ultra-short term forecasting after error correction, most of forecasting errors lie in the interval of [?10 MW, 10 MW]. The error distribution is concentrated and almost unbiased. The overall NRMSE is 5.76 %. Conclusion: The ultra-short- erm wind power forecasting accuracy is further improved by using error correction in terms of normalized root mean squared error NRMSE).  相似文献   

15.
光伏发电功率的智能预测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
光伏发电系统的出力具有强烈的波动性,为了减轻其对电网的冲击,有必要进行光伏出力预测。提出了一种基于灰色关联度分析(gray relational analysis,GRA)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)方法对光伏出力进行预测,该方法是传统直接预测和间接预测方法的结合,分析了辐照度、天气类型等对光伏输出功率的影响。通过GRA选择训练样本,使样本更全面地反映预测日的天气属性;然后运用LSSVM提前24 h预测输出功率,利用天津市太阳能光电建筑示范项目的实测数据对该预测模型进行了测试与评估,算例结果表明,所提出的GRA-LSSVM的预测方法具有较高的预测精度。  相似文献   

16.
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。  相似文献   

17.
Recently, wind power generation are installed as a countermeasure for the environmental issue in Japan. However, wind power generation output is fluctuated due to wind condition. Moreover, it is some negative impact for system operation such as the economic load dispatching control and the load frequency control. In Japan, NEDO has started the project as a countermeasure for massive penetration of wind power generation in 2014, called “R&D Project on Grid Integration of Variable Renewable Energy.” In this paper, we proposed the output fluctuation suppression control method of wind power generation using the battery and forecast data of wind generation output. Specifically, the target value of wind power generation output is calculated to decrease the deviation output from fluctuation suppression code for ramp event using deterministic optimization method. The effectiveness of proposed method is evaluated through the computational simulation using forecast data and actual wind power generation output in Tohoku area.  相似文献   

18.
风力发电运行价值分析   总被引:10,自引:3,他引:10  
不对风电并网产生的影响作深入的分析,就不能确定风力发电的实际效益。风力发电价值的计算需要综合考虑发电收益、发电成本、辅助服务成本、环保效益等各方面因素。文章采用可靠性评估的方法,分析了风电并网引起的电力系统辅助服务成本的变化,在此基础上,给出了风电运行价值的详细表达式,并讨论了风电穿透功率、风能预测误差、备用容量价格、风电场容量系数等因素对风电运行价值的影响。  相似文献   

19.
夏叶  FURONG Li  康重庆 《电网技术》2008,32(17):17-22
月度撮合交易是我国南方区域电力市场的主要交易方式之一。作者以该类交易方式为研究对象,剖析了发电企业在此市场模式下的报价行为,重点分析了信息披露机制中“新息”对发电企业报价行为的影响;提出并构建了南方区域月度电力市场的发电企业报价样本库以解决研究样本较少的突出问题;据此研究了包含报价基值预测和波动量预测的发电企业报价预测策略;提出了决定系数筛选法以提高预测策略对于不同机组的适应性。由此建立的发电企业报价行为分析及预测方法,对于基于撮合交易方式的电力市场成员具有重要参考价值。  相似文献   

20.
光伏发电功率受自然环境影响具有明显的波动性、间歇性与随机性,对光伏发电进行短期功率的概率预测可以有效缓解给电网调度、能量管理等方面带来的诸多不利影响。提出一种基于改进深度受限玻尔兹曼机(RBM)算法的光伏发电短期功率概率预测模型,通过灰色关联系数法寻找待预测日的相似日,并利用遗传算法对RBM算法进行参数优化,避免模型参数寻优陷入局部最优,以提高预测模型的预测精度。仿真算例表明,所提模型可以更好地反映光伏发电功率的概率分布。  相似文献   

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