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随着分布式光伏发电装机占比的不断提高,对分布式光伏发电功率预测提出了新的要求。但由于运行成本的约束,分布式光伏电站难以直接建立功率预测模型,为此提出了一种基于卫星云图和改进晴空模型的太阳辐照度超短期预测模型。首先,基于最小二乘法对美国采暖、制冷和空调工程师协会(American Society of Heating,Refrigerating and Air-conditioning Engineers, ASHRAE)模型进行改进,并由改进ASHRAE模型计算待测场站的理论晴空辐照度;然后,基于灰度共生矩阵和差分自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型获取待测场站未来1~4h的云团遮蔽特征;最后,利用该云团遮蔽特征和数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)信息建立基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的修正算法对理论晴空辐照度进行修正,得到未来1~4h的太阳辐照度预测结果。研究结果表明:通过该模型预测得到的太阳辐照度的月均方根误差为7... 相似文献
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《广东电力》2017,(8)
利用光伏电站气象站实际监测历史数据,建立基于自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和支持向量回归(support vector regression,SVR)的光伏电站超短期功预测模型来实现光伏电站超短期功率的实时跟踪和预测,为此,先用预测日实测数据进行辐照强度和气温ARIMA时间序列的单步预测;其次,辐照强度和气温预测结果输入SVR模型得到下一预测点的输出功率预测值;最后,采用预测点的实测辐照强度、气温、功率数据对原有ARIMA时间序列进行实时更新,以进行再下一预测点的功率预测,依次循环得到预测日全天的输出功率曲线。通过4种不同天气状况下光伏电站的超短期输出功率预测,对ARIMA-SVR模型的有效性进行了验证。 相似文献
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为了实时调整电网调度计划、提高电网消纳风电的能力,提出了一种基于动态时间规整(DTW)进行相似数据分析、快速相关过滤方法(FCBF)进行输入属性特征选择、以及基于长短期记忆神经网络(LSTM)的超短期风速预测方法。利用DTW方法筛选出与待预测数据相似性高的训练样本;运用FCBF算法得到优选的输入特征集;构建LSTM模型进行超短期风速预测。以风电场实测数据为算例,将文中方法与现有算法的预测精度进行了对比,验证了所提方法的有效性和先进性。 相似文献
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为了实现对大规模并网型光伏电站调度,分析影响光伏出力的气象相关因素,以光照强度和温度作为输入量,分季节建立了一种基于LVQ-GA-BP神经网络预测系统。通过LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络对样本进行分类,将分类后的样本训练,得出基于BP神经网络光伏电站出力预测系统,从而提高光伏预测精度。采用GA算法替代传统的学习算法优化BP神经网络的权值和阀值,提高预测网络的训练速度。将建立的LVQ-GA-BP预测系统与传统系统进行了比较和分析,结果表明:该方法的建立,不仅提高了光伏出力的预测精度,而且还提高了BP神经网络的训练速度,具有潜在的工程应用价值。 相似文献
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风电场的风速预测对电力系统的稳定及安全运行有着重大的影响.考虑到风速序列具有间歇性和随机性等特征,提出一种基于参数优化的变分模态分解及极限学习机的组合模型,将其用于超短期风速预测.首先,采用变分模态分解算法将风速序列分解为一系列的平稳分量.以正交性为适应度函数,利用网格优化算法搜索变分模态分解的关键参数值——分解层数和... 相似文献
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准确的风速预测能够促进大规模的风电并网,保证电力系统的安全稳定运行。针对传统点预测方法难以表征预测结果概率可信度问题,提出一种基于模糊信息粒化、改进长短期记忆网络与差分自回归移动平均模型的混合区间预测模型。首先,采用自适应噪声的完全集合经验模态分解模型对原始风速数据进行分解,并依据模糊熵重构得到新序列。在此基础上,对每个序列依次进行模糊信息粒化,获得最大值、最小值及平均值。最后,利用改进长短期记忆网络模型预测高频序列,差分自回归移动平均模型预测低频序列与余项,并将所得上下界求和得到最终风速区间。算例分析表明,所提模型得出的风速预测区间能够准确覆盖实测风速,为电力系统调度提供更多有价值的决策信息。 相似文献
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基于改进灰色模型的超短期负荷预测 总被引:6,自引:1,他引:5
通过分析现行的超短期负荷预测方法存在的问题,提出了应用灰色模型纵向预测和横向趋势外推修正的超短期负荷预测新方法.引入最新的历史负荷信息,对纵向预测的近似曲线进行修正,纵向预测值能反映出总体的发展规律,而横向修正值又体现最新态势变化,并把选择相似日的新思路融合在预测过程中.用实际数据检验表明,该方法能对预测精度有所改善,具有较好的工程实用性. 相似文献
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《电网技术》2020,(3)
光伏功率时间序列受到多种因素影响,呈现出高度的随机性和波动性。针对光伏功率时间序列可预测性低的问题,提出了一种结合变分模态分解(variationalmodal decomposition,VMD)、深度回声状态网络(deepechostate network,DESN)和稀疏高斯混合过程专家模型(mixtureof sparse gaussian process experts model,MSGP)的超短期光伏功率预测方法。首先采用VMD将光伏功率时间序列分解为不同的模态,降低数据的非平稳性;为提高模型在超短尺度时序的预测能力,对各模态分别建立DESN预测模型,将各模态预测结果进行求和重构;为进一步提高模型预测精度,对误差的特性进行分析,采用MSGP对预测误差进行补偿;最后将误差的预测值与原功率的预测值相叠加作为最终预测结果。仿真结果表明,该方法在光伏功率时序预测中的效果比传统预测模型更好,有效提高了超短期光伏功率时间序列预测的准确性。 相似文献
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ANFIS在短期负荷预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为使负荷预测更精确,鉴于预测对象的不确定性和非线性,采用ANFIS预测电力系统短期负荷。ANFIS将模糊理论与神经网络融合,利用神经网络实现系统的模糊逻辑推理,采用混合学习算法调整前提参数和结论参数,自动产生模糊规则。该系统具有非线性映射和自学习能力,不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验获取控制信息,能用于负荷预测的非线性建模,获取负荷数据的最佳估计,克服数据处理过程中存在的不确定性和不完备性。所用ANFIS模型为2输出1输入5层1阶Sugeuo模糊系统。利用某局网负荷数据训练和检测ANFIS网络模型后预测负荷,结果表明该算法鲁棒性好,抗干扰能力强,能有效补偿对象的大纯滞后。 相似文献
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环境变化条件下,短期精确预测光伏(photovoltaic,PV)发电量对于确保电网运行、调度和电网能源管理至关重要,尤其是在未记录太阳辐射测量或天气参数历史值的位置.通过搭建基于人工神经网络(双向长期短期记忆)的方法和统计方法(季节性自回归综合移动平均值)模型,对比分析大型光伏发电量的时间序列预测结果,考虑预测时间范围变化对所有算法的影响.当前工作中使用的数据为从20 MW并网光伏电站获取的3640 h运行数据.人工神经网络和所提统计模型可用于提前1h准确预测光伏电站的发电量,对光伏系统与智能电网的集成起重要指导作用. 相似文献
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为了解决现有光伏电站短期发电量预测方法存在的预测模型复杂、预测误差较大、泛化能力较低的问题,提出一种基于深度信念网络的短期发电量预测方法。首先综合考虑影响光伏出力的环境因素和光伏板的运行参数以及光伏电站历史发电量数据,对深度信念网络进行训练和学习。在此基础上,采用重构误差的方法确定深度信念网络隐含层层数。最后针对某光伏电站短期发电量进行预测算例分析,验证了该预测模型能主动选择样本抽象特征、自动确定隐含层层数,对短期发电量预测精度较高。对比前馈反向传播(Back Propagation, BP)神经网络预测模型与长短期记忆网络(Long/Short Term Memory, LSTM)预测模型,结果表明所提方法运算量低、预测精度高,且增加神经网络的深度比改进神经网络神经元对预测效果更有效。 相似文献
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风功率预测对提高电能质量和电力系统的安全运行具有重要意义。基于时间序列的方法,对内蒙古赤峰地区某风场的风功率数据进行了超短期预测,通过对数据平稳性检验的结果,建立了时间序列的ARMA模型,利用拉格朗日乘子检验的方法,检验ARMA模型具有ARCH效应,并建立适合的ARMA-GARCH模型。结论通过对比ARMA模型,ARMA-ARCH模型和ARMA-GARCH模型的风功率预测精度可知,在解决数据的残差序列异方差函数具有长期相关性时,ARMA-GARCH模型能够有效的提高预测精度。 相似文献
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针对提前1小时的超短期负荷预测,在充分分析负荷特性的基础上,提出了基于自回归模型的超短期负荷预测,并利用拐点与负荷变化率的关系对预测结果修正。算例分析表明,该方法可以取得较高的预测精度。 相似文献