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风资源的随机波动性引起的相位滞后性问题,导致风电功率预测精度不高,尤其是风速变化较快时,滞后性引起的预测误差较大。考虑到风速波动与风功率变化密切相关,提出一种非参数核密度估计和数值天气预报(NWP)相结合的方法,并对预测风速误差进行校正,改善了预测风速的相位滞后性;然后将校正后的风速和风功率作为输入数据进行风电功率预测;采用蚁狮算法(ALO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,从而建立基于风速误差校正和ALO-LSSVM组合的风电功率预测模型。算例结果表明,所提方法风功率预测精度更高。 相似文献
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风具有易变性、随机性等特点,风电并网之后,可能引起运行和可靠性的问题。如果能够提前对风电功率进行准确的预测,则有利于及时调整计划,保证电能质量,减少系统备地容量,获得更多的经济效益和社会效益。介绍了一种基实时信息平台的风电功率预测系统的研究与设计思路,该系统为了能适应于复杂地形的风电场,结合WRF中尺度数值预报信息,采用了分位数回归神经网络预测方法,进一步提高了风电功率的预测精度。 相似文献
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采用一种基于熵权综合关联度指标,来量化评估不同历史时段风电样本与待预测时段参考样本间的复杂非线性映射关系,解决预测模型输入与输出变量的相关性冗余问题,并与Pearson相关系数、Kendall相关系数、Spearman相关系数、互信息相关系数指标进行对比研究。然后,采用一种神经网络改进模型,通过相似样本筛选、隐含层结构寻优、网络权重赋初值等,减小训练数据冗余度的影响及加快收敛速度,提高预测模型的泛化能力和计算效率。通过吉林省某风电场的实测数据进行实验仿真,结果表明该方法可有效提高风电功率实时预测准确率。 相似文献
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针对风电功率具有强非线性的特点,提出一种经验小波变换(EWT)和回声状态网络(ESN)的短期风电功率组合预测方法。EWT吸取了经验模态分解(EMD)和小波分析各自的优点,核心思想是根据信号中包含的频谱信息建立基于傅里叶支持的小波滤波器组。首先,通过提取频域极大值点对信号的Fourier谱进行自适应的划分,然后根据信号频谱特性构造正交小波滤波器组来提取信号中包含的具有紧支撑Fourier频谱特性的调幅-调频(AMFM)分量。EWT是在小波框架下建立的自适应信号分解方法,相比于EMD,其具有理论性强,计算量小,分解的模态数量少的优点。该文采用EWT将原始风电功率序列分解为具有特征差异的的不同分量,采用ESN对各分量分别预测并叠加来得到最终的预测结果;最后,将EWT-ESN方法应用在国内外两个短期风电功率实例中,实验结果表明,该文方法可有效提高风电功率预测的精度。 相似文献
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针对风电功率预测精度低且模型不稳定的问题,提出基于双阶段注意力机制生成对抗网络(SAM-WGAN-GP)的短期风电功率预测模型。首先,在生成对抗网络的生成模型中引入自注意力机制和时间注意力机制,通过自注意力机制自适应的选择输入特征,并通过时间注意力机制捕获风电数据时间序列的长时间依赖性;判别模型采用卷积神经网络,提高模型的预测精度。其次,将SAM-WGAN-GP网络的生成器损失函数和均方根误差结合作为目标函数,以提高模型的稳定性,同时为解决判别器缓慢学习的问题,引入双时间尺度更新规则(TTUR)以平衡网络的训练过程。最后,以甘肃省酒泉市某风电场的实际运行数据为例,验证SAM-WGAN-GP模型不仅能自适应选择输入特征,而且可捕捉风电数据的长时间依赖性,并提高预测精度。 相似文献
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《可再生能源》2016,(11)
为提高短期风电功率预测精度,针对风电功率波动性大、非周期性和非线性强的特点,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-相空间重构(phase space reconstruction,PSR)-果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)-最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的组合预测方法。首先,运用CEEMD算法把风电功率序列分解为若干个分量,并用PSR算法来确定LSSVM建模过程中各个分量的输入和输出;然后,采用FOA算法优化LSSVM建模中的参数,并用训练好的LSSVM对各个分量进行单独预测;最后,用某风电场的实测数据对该组合预测方法进行验证。结果表明,与单独的LSSVM方法和FOA-LSSVM方法预测结果相比,建立的组合模型预测方法精度更高,对风电功率的短期预测更为有效和适用。 相似文献
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《太阳能学报》2020,(5)
建立一种集成经验模态分解(EEMD)和改进最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的短期风电功率预测组合模型,以提高风电场输出功率的预测准确率。首先运用EEMD将功率历史数据分解为一系列相对平稳的子序列,以减轻不同趋势信息间的相互影响;然后采用相空间重构将已分解的子序列进行重构,接着对重构后的子序列分别建立合适的预测模型,降低预测风险,使用自适应布谷鸟算法(ACS)优化最小二乘支持向量机参数,寻找全局最优解;最后将各个子序列的预测结果叠加得到最终预测结果。通过对新疆某风电场输出功率进行预测,结果验证了EEMD-ACS-LSSVM模型的有效性,具有更好的跟踪效果、预测精度。 相似文献
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风电功率的准确预测对电网的安全运行和经济调度起着重要作用,为进一步提高风电功率的预测精度,文章提出了一种基于CEEMD-CNN-BiGRU-RF模型的短期风电功率预测模型。首先,利用完全集成经验模态分解(CEEMD)对风电功率时间序列进行模态分解;其次,对分解的各个风电功率时间序列利用卷积神经网络(CNN)进行特征提取;再次,建立双向门控循环单元(Bi GRU)模型对各个风电功率时间序列进行预测,叠加各个分量的预测值;最后,对误差进行进一步分析与预测,利用随机森林(RF)进行误差修正,得到最终的风电功率预测值。实验仿真表明,该模型的预测效果明显优于传统模型,模型的平均绝对百分比误差(MAPE)仅为2.09%。 相似文献