应用遗传算法优化BP神经网络预测太阳能PV/T系统热电产出

PV/T集热器系统是一种能够同时提供低品位热能和高品位电能的新型太阳能系统,在光伏发电同时回收光伏余热,降低光伏板温度的同时不仅可以提高发电效率,而且能够将余热收集起来并转化应用于供暖和生活热水系统。本文利用遗传算法优化神经网络的方法建立了太阳能光伏光热(PV/T)系统性能的仿真预测模型,并与单一(Back Propag ation) BP神经网络的预测模型进行了对比分析。仿真预测结果表明：太阳能PV/T系统性能遗传算法优化BP神经网络模型的预测值与实际值拟合度较好,且预测精确度优于单一BP神经网络模型。其中遗传BP神经网络模型预测电效率的平均相对误差为1%,相对误差小于2%的样本占比大于95%;预测蓄热水箱温度的绝对平均误差仅为0.2℃,最大相对误差不超过1%。     

基于PSOEM和神经网络的光伏电站功率预测

分析光伏发电输出功率预测的影响因素,确定了基于BP神经网络的功率预测模型,针对BP神经网络本身易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化算法（PSO）和带扩展记忆粒子群优化算法（PSOEM）这2种群智能算法来优化BP神经网络的初始值和阈值,分别建立了基于PSO-BP神经网络和基于PSOEM-BP神经网络的光伏电站输出功率预测模型。根据某光伏电站2月1日—6月30日的光伏发电历史数据,利用所提3种模型对光伏发电系统进行了功率预测。误差对比结果表明,基于PSOEM-BP神经网络的功率预测精度明显高于基于PSO-BP神经网络的功率预测精度,故采用PSOEM优化后BP神经网络模型进行光伏功率预测,具有一定的理论和实用价值。     

基于相似日和小波神经网络的光伏短期功率预测

光伏发电功率预测对电网的稳定性和安全性具有十分重要的意义。提出了基于相似日和小波神经网络的预测方法,根据相似日理论通过灰色关联系数法选取历史相似日,将选取的6个相似日的发电数据作为模型的输入变量,同BP神经网络、小波神经网络的预测结果进行对比和误差分析。以某光伏电站历史发电数据为例,验证算法的可行性。     

基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测

分析了影响光伏发电出力的主要因素,建立了基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测模型。利用光伏电站的出力数据和气象数据对BP神经网络进行训练,根据光伏出力影响因素的分析,将不同日类型的日发电功率数据进行处理,将其映射为日类型指数作为神经网络训练、预测的输入。文章建立的预测模型可以对不同天气类型下一天各时段的出力进行预测,预测结果与实测值的比较结果表明,该模型有比较准确的预测能力和较强的适用性。     

基于灰色BP网络的城市生活垃圾日产量预测模型研究

通过对灰色BP神经网络模型的分析与研究,给出了灰色BP神经网络的建模方法,建立了基于灰色BP神经网络的城市生活垃圾日产量预测模型,通过一组历史数据分别对GM模型和灰色BP神经网络模型进行了验证,得到了灰色BP神经网络的预测效果要比单纯的灰色预测模型精度要高的结论,本模型是研究通过少量数据进行预测的一种新方法。     

基于EMD-ESNs的光伏系统短期发电量预测

针对光伏系统发电量的影响因素,提出一种基于经验模态分解(EMD)与回声状态网络(ESNs)的组合光伏系统短期发电功率预测方法。通过对同日类型的历史发电功率数据进行EMD,得到其不同尺度的周期分量和趋势分量;滤除其体现数据差异的各个较小周期分量,针对体现数据共性的分量建立ESNs预测模型;最后,将预测值与趋势分量组合得到最终的预测结果。预测结果对比分析表明:该方法与单一回声状态网络、BP神经网络和小波神经网络预测方法相比,计算速度快,预测精度高,稳定性好。     

基于时间序列的分布式光伏电站发电数据采集方法

由于当前方法对发电数据进行采集时,没有对发电数据的缺失值进行修复,存在缺失数据修复前数据采集精度差、与实际采集数据相差多的问题。该文提出一种基于时间序列的分布式光伏电站发电数据采集方法。根据光伏电站受到的不同影响,构建了负荷异常值类型的时间序列模型,利用该模型对异常数据负荷点进行剔除,由于剔除后的数据存在缺失值,因此对其进行修复;根据修复结果,采用BP神经网络对发电数据进行采集。实验结果表明,通过对该方法进行缺失数据修复前后对比测试、不同方法与实际指标数据采集测试,验证了该方法的有效性强、实用性高。     

基于DTW-VMD-PSO-BP的光伏发电功率短期预测方法

针对光伏发电系统短期预测影响因素较多、预测精度较低、稳定度不高等问题,提出一种基于动态时间弯曲（DTW）和变分模态分解（VMD）的粒子群（PSO）优化的BP神经网络光伏发电预测方法。首先使用动态时间弯曲算法对光伏发电功率及影响因素的数据进行测算得到DTW值,再根据DTW值选择对光伏发电功率影响较大的辐射度作为主要影响因素,然后利用变分模态分解将影响因素及光伏发电功率进行分解,降低数据的波动性和非平稳性。运用粒子群优化的BP神经网络对各分量进行预测,然后将预测结果进行叠加,叠加所得结果即为最后预测结果。在Matlab中对该方法和其他神经网络进行算例验证和误差分析,结果表明采用该方法预测结果精度高,稳定性好。     

基于数据挖掘和遗传小波神经网络的光伏电站发电量预测

为了解决光伏发电预测不确定性问题,进一步提高光伏电站发电量的预测精度。提出一种基于数据挖掘和遗传小波神经网络的光伏电站发电混合预测模型,利用K均值聚类算法对历史数据进行分类,并对传统BP神经网络进行改进。以BP神经网络为基础,引入小波分析构建小波神经网络,同时利用遗传算法对网络的初始参数进行全局寻优得到最优参数,利用交叉熵函数对学习规则进行改进。改进后的网络模型既具有小波分析的良好的局部时域和频域特性,又具有全局搜索能力,可增大跳出局部最优的可能性,同时拥有更快的收敛能力和稳定性。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于相似日理论和LIBSVM软件中SVR算法的光伏发电系统输出功率预测方法

由于光伏发电具有间歇性、波动性的特点,因此准确预测并网型光伏发电系统的输出功率对电网调度,以及电网的安全稳定和经济高效运行具有重要意义。提出了一种基于相似日理论和LIBSVM软件中支持向量机回归(SVR)算法的光伏发电系统输出功率预测方法。通过实例进行仿真验算,并与同样采用相似日理论的反向传播(BP)神经网络算法、径向基(RBF)神经网络算法和Elman神经网络算法进行比较,证明了此预测方法的有效性。     

基于BP神经网络的光伏故障电弧检测方法研究

采用光伏系统电弧检测平台采集并分析电弧的数据,从实验和数学模型所得数据研究故障电弧时域和频域特征。根据特征提出基于快速傅里叶变换(FFT)和BP神经网络相结合的电弧检测方法:采集电弧数据进行快速傅里叶变换,取特定频率范围幅值输入神经网络进行判断。     

余热蒸汽资源回收系统的设计及应用

根据中低温余热蒸汽资源的特点,本文提出了单循环与双循环相结合的发电系统来解决余热资源高效利用问题,并设计出了一种基于螺杆膨胀机的新型高效余热资源回收利用发电系统.通过实例计算研究了该新型余热回收技术,说明了它在技术和经济上都是可行的.     

基于长短记忆神经网络优化的短期光伏发电预测方法

针对现阶段光伏发电输出功率不稳定和发电预测模型实施难度较大的问题,对基于长短记忆神经网络优化的短期光伏发电预测方法进行研究。通过分析神经网络分布特点,在数据优化模型中代入初始数据,不断迭代计算目标权重,引入自循环乘积法获取模型的最佳优化函数;通过待预测数据之间的类间距计算可分性,将数据划分为对比序列和参考序列,分析参考序列内每个单位时刻下数据的类簇关联度,根据关联度量化值提取下一时刻的数据权重,完成短期光伏发电数据的预测。仿真实验表明,所提方法的预测精度高,该模型结构直观、易实施,对数据包容性强,可以高效实现对发电数据的预测。     

基于有机朗肯循环的低温余热发电系统设计与分析

设计了基于有机朗肯循环的低温余热发电系统,并对其进行详细的分析与研究。实验主要采用涡旋膨胀机与永磁同步发电机,工质采用R600a,实验分析了整个系统的运行特性和有机朗肯循环的性能,研究了永磁同步发电机转速、热源温度、工质泵频率对系统电能、质量流量、热电转换效率的影响,分析了影响有机朗肯循环系统的主要因素。通过数据分析得出低温余热发电系统的热机转换效率为7.2%、最大输出电能为440 W、发电机的最佳转速为2 150 r/min。     

基于支持向量回归的PV/T组件温度实时预测

在光伏光热系统中,光伏板的发电效率与PV/T组件温度密切相关。实时、精确地预测PV/T组件温度,对优化控制决策、提高光伏板发电效率具有重要意义。文章利用支持向量回归(SVR)算法建立PV/T组件温度预测模型。为了提高该模型预测结果的精确度,采用网格搜索与交叉验证相结合的方法对SVR核函数参数g和惩罚因子c进行寻优;然后,结合实验平台的测量数据,划分训练集和预测集,并对原始数据进行归一化处理;最后,文章将基于SVR算法温度预测模型的预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比。分析结果表明:基于SVR算法温度预测模型的预测值与实测值基本一致,该模型的预测精度和泛化性能均优于BP神经网络的预测结果。     

基于相似日和主成分分析的光伏发电系统短期出力预测

针对光伏发电功率的间歇性和波动性,提出了一种基于主成分分析(PCA)和粒子群优化(PSO)算法的BP神经网络短期发电功率预测方法。该方法先对原始输入数据进行主成分分析,再将分析结果作为BP神经网络的输入数据。由于粒子群算法搜索速度较慢,但全局搜索能力较强,而传统的BP神经网络搜索速度较快,但易陷入局部极值点,因此将两者结合起来,既弥补了各自的劣势,又避免了预测模型的失效,从而提高了预测模型的预测精度。分析结果表明,当天气类型改变时,该预测模型的有效性不变,预测误差均小于20%。     

基于遗传算法及BP神经网络的混合孤岛检测方法

文章提出一种基于遗传算法及BP神经网络的混合光伏孤岛检测方法,该方法通过遗传算法优化了BP神经网络的初始权值和阈值,有效改进了BP神经网络局部最优的缺点。通过对其检测机理和在Matlab/Simulink实验结果的分析,该方法检测盲区更小,不影响系统电能质量,检测速度更快,误判率低。在DSP中进行了该算法的软硬件实现,实验结果验证了这种方法的正确性和有效性。     

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。     

基于滚动的BP神经网络的光伏发电功率预报

鉴于准确预测光伏发电功率可减少大规模光伏并网发电对电网造成的冲击,以河南省某并网的光伏发电站7~11月共5个月的数据为例,通过建立非滚动的和滚动的BP神经网络模型,分别进行数值预报辐射订正和发电功率预报,并对预报的72h结果分为第1、2、3d分别进行检验。结果表明,滚动的BP神经网络对辐射订正和功率预报均具有较好的泛化能力,方法简便、实用,能够有效降低光伏发电功率的预报误差。