基于改进麻雀搜索算法的光伏功率短期预测

为提高光伏输出功率预测精度、保证电网的优化调度和稳定运行，提出一种改进麻雀搜索算法（SSA）的光伏输出功率预测模型。首先，对实验平台收集到的历史数据进行分析，得到关键气候影响因素；然后，用经验模态分解和主成分分析法对数据进行维稳和降维处理；并建立改进麻雀搜索算法的BP神经网络预测模型；最后，进行实例验证。结果表明，该预测模型在敛散精度方面有所提升。     

基于混合变分模态分解模型的短期风速预测

针对风速时间序列不稳定导致其难以准确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(OVMD)和蝙蝠算法(BA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风速预测模型。采用OVMD技术,将原始风速时间序列先分解为若干个相对稳定的分量序列,然后对各个分量分别建立LSSVM模型进行预测,并采用蝙蝠算法优化LSSVM中的参数,最后对优化的分量预测模型的预测值求和,即得到原始风速序列的预测值。算例分析表明,该模型具有较高的预测精度,能有效跟踪风速的变化规律。研究成果为短期风速预测提供了新思路。     

基于变分模态分解和集成学习的光伏发电预测

针对光伏发电量数据的非平稳性造成的发电量预测性能问题,提出一种基于改进变分模态分解和集成学习的光伏发电量预测方法。采用改进变分模态分解方法分解光伏发电量数据获得发电量分量,通过集成学习方法构建发电量分量预测模型;将发电量分量预测值进行组合,获得最终发电量预测结果。实验结果表明,所提方法在公开数据集上对光伏发电量进行预测的均方误差、平均绝对误差、决定系数值分别为0.223 2,0.338 7,0.979 7,与其他方法相比具有更高的预测准确率和更小的误差。     

基于EMD-LSSVM的光伏发电系统功率预测方法研究

考虑到光伏发电系统输出功率特性,提出一种将经验分解法(EMD)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的方法对光伏发电系统功率进行预测。首先将历史数据按天气类型分类,利用欧氏距离挑选出待预测日的相似日数据;然后运用EMD将原始光伏发电系统功率序列分解为不同频率的相对平稳的IMF分量,将信号中存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来;最后对各IMF的每一时刻分别建立LSSVM预测模型,将各分量对应时刻的预测值等权值求和得到该时刻最终的光伏发电量。仿真预测结果表明,该方法与单一的LSSVM预测法及小波分解与LSSVM相结合预测法相比,预测精度得到大幅度的提高。     

基于改进VMD-BPNN的光伏功率预测

针对光伏发电预测模型准确率低的问题，构建了基于变分模态分解-反向传播神经网络(VMD-BPNN)的光伏功率预测模型。对光伏发电数据进行变分模态分解得到不同特征数据，解决了数据的随机性和波动性问题。再采用K-means聚类方法对不同特征数据进行聚类，提高模型的泛化能力。通过集成学习bagging的方法对BPNN进行增强，以达到提高光伏功率预测模型整体稳定性的目的。根据RMSE和NRMSE误差标准进行测试，测试结果表明，基于VMD-BPNN预测模型的NRMSE平均值2.77%,RMSE平均值为2.22%。     

基于ICEEMDAN-DTW和ISMA-WLSSVM的光伏发电功率预测

为了提高光伏发电功率预测精度，建立了基于ICEEMDAN-DTW和ISMA-WLSSVM的光伏发电功率超短期组合预测模型。首先，根据Pearson相关性分析，确定光辐照度、环境温度以及湿度为光伏发电功率的关键气象影响因素，继而使用改进的自适应白噪声完备集成经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, ICEEMDAN)对历史光伏功率和气象因素进行分解，降低其复杂度和随机波动性，并利用动态时间弯曲(Dynamic Time Warping, DTW)算法确定每个光伏功率子序列的输入特征向量。其次，对最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)在建模过程中的误差进行权重分配，得到加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine, WLSSVM),其解决了LSSVM模型鲁棒性低的缺陷。最后，通过改进黏菌算法(Improve Slime Moul...     

基于MEEMD-QUATRE-BILSTM的短期光伏出力区间预测

提出一种基于改进集成经验模态分解（MEEMD）和拟仿射变换（QUATRE）优化双向长短期记忆神经网络（BILSTM）的光伏出力区间预测模型。通过主成分分析法（PCA）对时间序列进行降维处理，利用K-均值算法将降维数据分成3种类型气象数据；然后采用MEEMD对每类光伏出力序列进行分解，将其输入QUATRE优化BILSTM神经网络和核密度估计算法（KDE）联合构建的短期光伏出力区间预测模型。最后基于宁夏光伏电站实例仿真评估模型区间预测性能，实验结果表明该模型可生成高水平光伏预测区间，能够为电力系统经济稳定运行提供可靠的决策保障。     

基于Kmeans和CEEMD-PE-LSTM的短期光伏发电功率预测

针对光伏发电功率时间序列随机性和波动性强的特点,提出一种基于Kmeans和完备总体经验模态分解(CEEMD)、排列熵(PE)、长短期记忆(LSTM)神经网络结合的短期光伏功率预测模型。先通过Kmeans算法选出预测日的相似日;然后采用CEEMD将发电功率和影响因素数据的原始序列分解为多个固有模态分量,并用排列熵算法对模态分量进行重构;最后对重构后的子序列分别进行LSTM建模预测,再将子序列预测结果叠加起来确定光伏发电功率预测值。试验结果表明,所提预测模型与单独的LSTM预测模型和EMD-PE-LSTM预测模型相比,功率预测精度明显提高,为电网调度提供了一定参考。     

基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型

提高光伏发电功率预测精度,对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。本文提出一种经验模态分解(EMD)、主成分分析(PCA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的5种环境因素,首先利用EMD将环境因素序列进行分解,得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况,降低环境因素序列的非平稳性;其次利用PCA提取特征序列的关键影响因子,消除原始序列的相关性和冗余性,降低模型输入的维度;最终利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态时间建模,实现对光伏发电功率的预测。采用山西省某电站的8个月实测数据进行验证,实验结果表明,该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。     

基于分解去噪和LSSVM的短期风速预测

随着风能在电力系统运行中的重要性不断加强,准确可靠的风速预测可以有效提高电网运行的稳定性,提高电网经济效益。提出了一种分解去噪、智能算法优化LSSVM的短期风速混合预测模型,首先对初始风速数据进行变分模态分解(VMD),然后利用样本熵(SE)评估各子序列的复杂程度,采用奇异谱分析(SSA)对最无序子序列进行降噪处理;一种改进的灰狼优化算法(IGWO)优化LSSVM的关键参数,提升了预测精度;最后将所有子序列的预测值叠加得到最终预测结果,以华中某风电场实际运行数据进行算例分析,结果表明该模型性能优于其他比较模型,在风速预测的实际应用中具有很大潜力。     

基于VMD-LSTM与误差补偿的光伏发电超短期功率预测

光伏序列具有的较高复杂性对光伏发电功率的预测精度产生了极大影响,对此提出一种基于VMD-LSTM与误差补偿的光伏发电超短期功率预测模型。该模型第1阶段采用VMD算法将原始功率序列分解为若干个不同的模态,并对其建立对应的LSTM网络模型进行预测,通过对各模态的预测结果求和得到初始预测功率;第2阶段采用LSTM网络对误差序列进行误差补偿预测,然后将初始预测功率和误差预测功率求和得到最终预测结果。仿真结果表明,该预测模型对天气具有较高的适应性,预测精度达到97%以上。     

基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型研究

针对太阳辐照度时间序列的非线性特点,文章设计了一种新的基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型,并对该模型进行了验证。首先,利用集合经验模态分解(EEMD)算法对原始太阳辐照度时间序列进行分解,得到若干个频率不同的分量;然后,利用变分模态分解(VMD)算法进一步分解频率最高的分量,得到K个相对稳定的分量,其中,K由各分量与利用VMD算法分解得到的残差的相关系数确定;接着,建立基于高斯核和多项式核的混合核最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型,对所有分量进行预测,并利用蝗虫优化算法优化混合核函数的参数;最后,将所有分量的预测结果相加得到原始太阳辐照度时间序列的预测结果。模拟结果表明,与BP神经网络模型、ARIMA模型、LSSVM模型和基于EEMD,LSSVM的预测模型相比,基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型的预测精度更高,能有效反映太阳辐照度的变化规律。     

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ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测方法研究

分布式光伏系统输出功率的预测是对配电网进行协调调度,进而有效消纳分布式光伏发电的关键。文章对天津某地区配电网中分布式光伏电站的功率特性进行研究,建立了基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测模型。此外,还分别建立了基于ARIMA时间序列与神经网络的分布式光伏系统输出功率预测模型,以及基于ARIMA时间序列与支持向量机的分布式光伏系统输出功率预测模型,并比较了3种预测模型的预测误差。分析结果表明,与其他2种预测模型相比,基于ARIMA时间序列与支持向量机预测模型的预测误差较小,晴天、雾霾天、阴天和雨天条件下,该模型的预测误差分别为7.02%, 9.13%, 9.35%和9.48%,该模型的年预测误差为13.65%。     

基于KPCA与混合蛙跳算法的并网光伏电站发电量预测模型研究

文章提出一种混合蛙跳算法和核主成分分析的光伏发电功率综合预测方法,以日期、时刻、历史天气预报中的云层状况和温度为输入量,以光伏发电系统历史发电数据和历史天气预报数据为基础,用核主成分分析对输入量降维,提取主要输入成分,与光伏发电功率输出共同构成历史数据库,对历史数据进行训练,建立光伏发电功率的综合预测模型,利用相对均方根误差对模型进行评估。结果表明,文章提出的方法建模速度快,模型预测精度较高。     

基于EMD-LMD-LSSVM联合模型的逐时太阳辐照度预测

由于太阳辐射的随机性很大,同时考虑到传统方法建立的单一最小二乘支持向量机(least square supportvector machine,LSSVM)模型精度不高,该文提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)局部均值分解(local mean decomposttion,LMD)和与机器学习方法 LSSVM联合的逐时太阳辐照度预测模型。先利用信号处理算法EMD及LMD将时间顺序数据分解成一系列相对平稳的分量序列,再对各子序列分别建立LSSVM预测模型,最后将各子序列预测结果进行叠加得到最终预测值。仿真结果表明,该模型取得比单一模型更好的预测效果,均方根误差精度可提高24.59%。     

基于EEMD-ALOCO-SVM模型的光伏功率短期区间预测

光伏发电功率的预测方法目前分为点值预测和区间预测两类，但点值预测方法难以适应光伏功率的随机性和波动性，因此，该文构建一种基于集合经验模态分解（EEMD）和混沌蚁狮算法（ALOCO）的支持向量机（SVM）光伏功率区间短期预测模型。首先，通过灰色关联度筛选出不同环境条件的相似日样本集，并利用EEMD将光伏出力序列分解成不同的本征模态函数；然后，利用混沌蚁狮算法对SVM的误差惩罚因子C和核函数参数γ进行优化，并利用分位数回归法对光伏的输出功率进行短期区间预测；最后，通过算例数据验证所建立模型的有效性。     

基于两阶段不确定性量化的光伏发电超短期功率预测

针对光伏功率预测,提出一种光伏发电出力不确定性量化分析的两阶段模型。第1阶段,首先选取待预测日之前一段时间的光伏输出功率历史数据作为训练样本,引入模糊熵（FE）将不同天气类型量化并作为输入量;然后利用集成经验模态分解（EEMD）将光伏发电功率时间序列分解为多个模态分量,再利用Hurst指数分析将不同模态分量重构为中尺度和宏尺度2个子序列,基于双向长短期记忆神经网络并引入注意力机制对重构后的2个子序列分别进行预测;最后对中尺度子序列对应的误差序列进行修正,得到光伏发电出力的点预测结果。第2阶段,根据第1阶段点预测结果得到的误差统计,采用核密度估计（KDE）方法预测光伏发电出力的区间,分别获取在95%、90%、85%及80%置信水平下的区间覆盖率（PICP）。应用中国西北地区某光伏电站运行数据作为算例,验证了该文预测方法的有效性。     

基于极点对称模态分解-支持向量机的短期光伏发电预测方法

为提高光伏出力预测精度,针对光伏出力序列非线性、非平稳特点,利用具有平稳化处理技术的ESMD法,将光伏出力序列分解为各模态分量和趋势余项,并将高频模态1,2进一步分解,结合SVM模型分别预测各平稳序列,建立具有“分解-预测-重构”特征的ESMD-SVM组合模型,以某光伏发电厂为例验证模型有效性。结果表明：ESMD-SVM组合模型预报精度大于单一模型,与单一SVM预测模型相比,均方根误差降低了84.81%、平均绝对误差降低了81.27%,决定系数提高了7.42%。     

基于EEMD-WOA-LSSVM的超短期风电功率预测

针对风电场输出功率不稳定特性造成风功率预测精度不高问题。采用集合经验模态分解(EEMD)将风功率信号分解为若干个平稳的子序列,可避免经验模态分解(EMD)出现错误的本征模态函数(IMF)分量;利用相空间重构对分解获得的平稳子序列进行重构;提出一种鲸鱼算法(WOA),优化风功率平稳子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LSSVM)参数;从而建立EEMD-WOA-LSSVM风功率预测模型。以某风电场为例,采用所建立预测模型对风功率进行仿真分析,实验结果表明EEMDWOA-LSSVM预测模型的风电功率预测精度更高。