基于NWP相似性分析的超短期光伏发电功率预测

针对相似气象情况下,光伏电站发电功率接近的实际情况,提出一种基于数值天气预报(NWP)相似性分析的超短期光伏发电功率预测方法.该方法根据皮尔逊相关系数找到与被预测时刻相似的天气预报数据,根据相似时刻的实际功率估计出被预测时刻的功率.该方法能高效的根据天气预报数据预测发电功率,运算速度快,与神经网络相比预测有着更优的效果...     

基于样本双重筛选的光伏发电功率预测

首先通过建立辐照度和功率之间的关系,剔除功率奇异值来完成初步筛选,其次通过计算辐照度、温度、云量等气象因素与发电功率的相关系数,选取相关系数较大的气象因素来评价历史天与预测天的相似度,提取与预测天最相似的历史天作为训练样本来完成二次筛选,最后利用BP神经网络和遗传算法进行光伏发电的功率预测,结果表明该方法具有较高的预测精度。     

基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法的研究

提高光伏功率超短期预测精度可有效减小光伏发电并网对电力系统稳定性的影响。文章提出了一种基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法。首先,文章采用Elkan K-means聚类分析方法对天气类型进行划分,并通过计算各气象因素与光伏电站输出功率间的灰色关联度,选出不同天气类型下影响光伏功率的主要气象因素;然后,根据样本日和预测日间主要气象因素的马氏距离选择若干个相似日,并将相似日的光伏功率作为预测模型的训练集,对预测日的光伏功率进行超短期预测。模拟结果表明:基于马氏距离相似度量得到的相似日光伏功率和预测日的相似度较高;将基于马氏距离相似度量得到的相似日光伏功率作为预测模型的训练集,可以提高光伏功率超短期预测精度,为光伏功率预测领域提供了有效的方法。     

基于相似日聚类和PCC-VMD-SSA-KELM模型的短期光伏功率预测

由于光伏发电的随机性和不稳定性会影响功率预测的精度,提出一种基于皮尔逊相关系数（PCC）、K-均值算法（K-means）、变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）、核函数极限学习机（KELM）的光伏功率短期预测模型。首先,用PCC选取主要因素作为输入;K-均值算法进行相似日聚类,将历史数据聚类为晴天、多云和雨天;其次,VMD对原始信号进行分解,充分提取集合中的输入因素信息,提高数据质量;SSA优化KELM模型的核函数参数和正则化系数解决其参数选择敏感问题;最后,将不同序列预测值叠加得到最终预测结果。仿真结果表明,所提相似日聚类下PCC-VMD-SSA-KELM模型具有较小的预测误差。     

基于改进相似日和ABC-SVM的光伏电站功率预测

为提高光伏电站输出功率预测的精度,以满足电网调度的高精度要求,提出基于改进相似日和人工蜂群算法优化支持向量机的光伏电站功率预测方法。运用熵权法计算得到各气象因素对光伏出力的影响权重,通过计算历史日与待测日气象因数的加权欧氏距离和加权关联度确定相似日,选取相似日光伏输出功率历史数据、温度和湿度以及待测日温度、湿度作为支持向量机的输入变量,采用k-折交叉验证和人工蜂群算法相结合的方法优化核函数参数和惩罚因子,最终输出光伏电站各时段发电功率的预测值。实验结果表明该方法可有效提高光伏电站功率预测模型的泛化能力和学习能力,具有较高的预测精度。     

基于相似日和神经网络的光伏发电预测

光伏发电系统的输出功率受到季节、太阳辐射强度、温度和湿度等气象条件影响,呈现出时变性、间歇性和随机性。文章提出了基于相似日原理和改进的BP神经网络预测方法,利用光伏电站的历史气象信息建立气象特征向量,基于曼哈顿距离寻找相似日,根据给定的不同预测日选取3个相似日的输出功率作为预测模型输入,直接预测发电站的输出功率。以某光伏电站为例进行建模预测,并通过预测误差分析证明了算法的有效性。     

基于综合相似日和功率相关性的光伏电站预测功率修正

提出了一种基于邻近电站和综合相似日的BP网络光伏输出功率异常数据修复方法。考虑了地理位置、温度以及1日类型等影响出力的因素,通过皮尔逊积距法选取与待修复电站功率相关度高的邻近电站,综合使用灰色关联度和曲线相似度来分析相似日,找出与待修复日相符的周边电站的综合相似日数据,然后建立BP网络模型,用自适应调节学习速率的方法修复不良数据。对青海地区实际光伏预测功率中的异常数据进行修复的结果表明,该方法有较高的修复精度。     

基于气象相似性的光伏电站输出功率估计

为了得到光伏电站的输出功率,提出一种基于气象相似性的输出功率估计方法。该方法通过对大量历史数据的分析,利用光伏电站输出功率与气象数据密切相关的特点,基于皮尔逊相关系数在历史数据中计算得到与待估计输出功率相似的气象时刻,再根据相似气象时刻的输出功率估计待估计时刻的输出功率。利用甘肃省某光伏电站采集的包含9个气象要素的历史数据,经过数据预处理之后挑选出214 d不含有异常数据的数据集作为数据样本,并随机选出14 d不同天气类型的数据作为测试样本,其余作为训练样本。通过对测试样本数据进行验证,所提出的估计方法平均绝对误差仅为0.46 MW,相对误差仅为15.74%,具有较高的计算准确度,且适用的气象条件更广泛。     

基于相似日误差校正的光伏功率预测

光伏发电的功率预测是电网运行调度普遍关注的问题。光伏电站大量历史数据的挖掘和利用为波动的光伏功率建模提供了新方向。在采用气象相似日进行光伏发电功率预测的基础上,引入了相似日的光伏发电功率预测误差对预测日的光伏功率进行校正,更进一步提高了光伏发电功率预测的准确性。     

基于相似日和IGA-BP的光伏发电功率预测方法研究

准确预测光伏发电功率有利于并网后电网调度管理,现阶段光伏发电功率预测存在精度较低和对不同天气类型的适应性弱的问题。探索了一种相似日与免疫遗传神经网络（IGA-BP）结合的预测方法：基于天气类型、温度及风速,结合灰色关联度和余弦相似度指标构建气象相似日判别模型;以相似日气象特征向量为输入,建立IGA-BP功率预测模型。利用实测数据对比分析所提IGA-BP模型与GA-BP、BP模型的预测精度,结果为：在不同天气类型下IGA-BP模型具有较高精度,其RMSE平均值为14.142%,TIC平均值为0.017 58,均优于其他对比模型。表明IGA-BP模型能够提高功率预测精度,且具有较高的适应性。     

基于灰色关联与量子粒子群寻优的光伏短期预测

摘要： 光伏发电系统的功率受天气因素影响很大,结合温度、湿度及辐照强度3个气象因素,对短期光伏功率进行预测。首先阐明3种气象因素与光伏出力的相关关系,进而提出相似日理论,利用灰色关联度分析提取出与预测日气候条件相似的历史日。再将筛选出的历史日数据作为训练数据,利用支持向量机模型对预测日光伏出力进行预测。针对支持向量机中的惩罚系数、不敏感损失系数及核函数核宽度系数的选择,提出改进的量子粒子群算法进行寻优。最后,依据青海某光伏发电站的气候数据及光伏出力数据进行计算,并与带收缩因子的粒子群算法与带惯性权重的粒子群算法进行比较,从误差范围及计算时间等角度,证明了所提方法具有更高的准确性。     

基于Kohonen聚类和SVM组合算法的电网日最大负荷预测

电力系统负荷受到气象等多种因素的共同影响,为提高电力系统短期预测的准确度,提出了一种将Kohonen聚类和SVM结合的预测算法.该方法考虑到电力系统变化周期性的特点,通过对学习样本进行聚类,选出具有相同特征的历史相似日,构造相似日训练样本并利用SVM模型进行预测.样本特征向量中同时包含了多种气象因子及节假日等因素,经过仿真实验,验证了该方法的有效性.     

基于TOPSIS-GRNN的机理-数据混合驱动光伏电站功率预测

针对传统光伏功率预测精度比较低的问题,文章提出了基于TOPSIS-GRNN的机理-数据混合驱动光伏电站功率预测模型。首先,对多个气象指标和光伏电站的输出功率进行了相关性分析,并选取了相关度较高的气象数据作为模型的输入因子,利用TOPSIS算法选择出最优相似日;然后,将光伏电站输出功率理论值和气象数据建立GRNN预测模型;最后,结合DKASC网站上的历史气象数据和功率数据,对该模型进行了仿真试验并验证。试验结果得出功率预测精度RMSE平均值为0.826 9 kW,MAPE平均值为3.45%,MAE平均值为0.019 5 kW。该预测方法的预测精度明显高于单一预测模型,具有一定的理论和实用价值。     

基于k-means聚类的SVR短期风速预测

准确的风速预测是风力发电功率预测的重要基础。为了进一步提高风速预测精度,文章提出一种基于k-means聚类的支持向量回归机(SVR)的短期风速组合预测新方法。首先分析影响风速变化的因素,计算不同风速属性相对于风速序列的皮尔逊相关系数(PCC)值,并对其进行加权;然后采用k-means聚类方法对风速样本进行聚类;再利用SVR针对每组样本建模;最后结合实际风电场进行仿真,结果表明,该方法具有较高的准确性和可行性。     

基于气候相似性与SSA-CNN-LSTM的光伏功率组合预测

针对高分辨率气象数据匮乏影响光伏功率预测准确性的问题，提出一种融合气候相似性与奇异谱分析（SSA）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的高分辨率光伏功率组合预测模型。运用SSA分解光伏序列为不同子序列，建立CNN-LSTM日前预测模型以捕捉光伏出力的连续性特征；利用气候相似性通过低分辨率气象数据选取相似日实现高分辨率光伏出力预测；通过灰色关联分析动态组合权重得到最终预测结果。仿真结果表明，该组合预测模型可有效提高日前高分辨率光伏功率预测的准确性，具有较高的预测精度。     

基于MRMR的光伏出力匹配方法研究及预测应用

针对光伏出力匹配系统存在的气象因子选取不合理、有效信息提取不够精细化等问题,文章提出一种基于MRMR的光伏出力匹配方法。该方法采用皮尔逊相关系数对数据库进行缩减,减少冗余数据空间;然后,通过互信息理论剔除耦合气象因素,挖掘待匹配日气象因素与短波辐射之间的联系,进一步提高光伏出力匹配标准;最后,将提取出的待匹配日特征通过马氏距离进行光伏出力匹配。文章利用基于MRMR的光伏出力匹配方法,在4种天气类型条件下,对新疆某光伏发电站的光伏出力进行匹配。分析结果表明了该匹配方法的正确性和有效性。     

基于数据预处理与特征表示的多核SVM短期光伏发电预测

针对气温、降雨等气象数据有时难以获得且仅有的辐照度、光伏发电功率属于多源数据、毛刺多、具有不同特征的问题,提出了基于数据预处理与特征表示的多核支持向量机光伏预测方法,利用小波阈值分析法对光伏发电功率与辐照度进行去噪处理,通过对辐照度特征表示参数提取,进行SOM与k-means结合的二次聚类选取相似日,并采用多核支持向量机进行预测。结果表明,小波阈值去噪后能大幅提高预测精度,仅用辐照度与功率数据进行预测也能取得较高的预测精度,且多核预测精度高于单核预测精度。     

基于Elman算法的光伏阵列的短期功率预测研究

根据青海某5 MW光伏电场的历史光伏发电功率数据和当地的气象预报信息,分析影响功率预测的主要气象因素。采用Elman神经网络算法,结合与预测日同日类型下整点时刻的气象数据和光伏输出功率数据,建立光伏发电短期功率预测模型。对不同日类型的光伏出力的预测结果表明,该短期预测模型具有较高的精度,有助于电网能量的调度,对电力系统的安全稳定运行有积极作用。通过与BP神经网络和非线性状态估计(NSET)算法对比研究表明,Elman神经网络具有更高的预测精度。     

基于PCA-GA-ELM的光伏发电功率预测研究

针对目前光伏发电功率预测方法所存在的预测精度较低和不同天气类型适应性较弱的问题,提出一种利用主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)改进极限学习机(ELM)的光伏发电功率预测模型(PCA-GA-ELM预测模型)。该模型的计算过程:首先,基于季节因素和天气类型等气象因素对于光伏发电系统的影响,在不同季节下建立了不同的子模型,并利用灰色关联分析法选取同种天气类型下的相似日;然后,利用PCA将多个原始输入变量降维成少数彼此独立的变量;最后,利用GA对ELM的初始权值和阈值进行寻优。此外,文章利用光伏电站的实际发电功率数据对预测模型进行验证。分析结果表明,PCA-GA-ELM预测模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力。     

基于短期风功率预测的数据预处理算法研究

针对实测风速和功率数据中包含奇异点以及同一风速下风功率存在较大范围波动的问题,文章提出一种数据预处理算法。首先,采用拉依达准则剔除风速和功率奇异点;再使用优化的一次指数平滑法及最大皮尔逊相关系数对风速进行平滑处理;最后,利用新疆阿勒泰地区某风电场单台风机的实测数据进行验证分析。以文章提出的预处理方法得到的风速作为BP神经网络预测模型的输入,风功率的预测准确度显著高于已有预处理方法得到的结果。