基于相似日理论和PCAＧPSOＧBP的光伏发电功率预测

针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种基于相似日理论和主成分分析(PCA)-粒子群算法(PSO)-BP神经网络的光伏发电功率预测模型.考虑不同季节下发电功率差异较大,通过灰色关联度选取预测日的相似日,采用主成分分析法对影响光伏发电功率的因素进行降维处理,利用降维后的相似日气象数据和历史发电功率数据来建立PSO-BP预测模型.试验验证,该方法与单一BP神经网络、PSO-BP预测模型相比,功率预测精度得到提高.     

基于PNN/PCA/SS-SVR的光伏发电功率短期预测方法

光伏发电功率预测对太阳能开发利用、电网稳定安全运行具有重要意义。提出一种融合了概率神经网络(PNN)、主成分分析法(PCA)、分散搜索(SS)和支持向量机回归(SVR)的光伏输出功率预测模型。首先结合天气信息通过PNN将天气划分为晴、多云、阴、雨4种类型,然后在每种天气类型下,利用PCA对影响光伏出力的多个气象因素,如太阳辐射强度、温度和相对湿度等进行降维、转换成少数几个主成分作为输入向量,最后建立SS算法优化SVR的光伏发电功率短期预测模型。结果表明,该模型实现了对不同天气类型下的光伏出力较为精准的预测,具有一定的可行性及指导意义。     

一种光伏系统短期功率预测模型

为提高光伏系统发电功率预测精度,优化系统的发电计划,减少电力系统运行成本,进而为系统调度和实时运行控制提供依据以有效减轻光伏发电系统接入对电网的影响,建立一种基于三层神经网络和功率波动特性的短期光伏出力预测模型。利用气象局已发布的日类型和温度信息挑选与预测日最相关的相似日,基于神经网络用相似日历史太阳辐照、温度、输出功率建立光伏系统出力初步预测模型;以预测日天气预报信息作为神经网络的输入获得预测日的功率预测值;基于由光伏系统相似日历史出力数据统计分析得到的波动量统计规律对初步预测结果加以修正,建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。仿真结果表明该方法建立的预测模型具有较高精度,能够为调度运行人员提供决策辅助。     

基于COOT-SVM的短期光伏发电功率预测

为了提高短期光伏发电功率预测的精度,提出了一种基于白冠鸡优化算法(COOT)优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,分别选取某光伏电站在2017年4月和7月的前21天数据进行仿真分析,计算光伏输出功率和每一个气象因素之间的皮尔逊相关系数;然后,依据皮尔逊相关系数选择太阳总辐射强度、太阳散射辐射强度、太阳直射辐射强度、组件温度和环境温度5个气象因素作为预测模型的输入数据,光伏电站的发电功率作为输出数据。通过与BP和SVM预测模型进行仿真对比可知,对于4月和7月的数据来说,COOT-SVM预测模型的均方根误差、均方误差和平均绝对误差均比BP和SVM预测模型小。因此,所提COOT-SVM预测模型可有效提高短期光伏发电功率的预测精度,具有较高的工程应用价值。     

基于MIE-LSTM的短期光伏功率预测

提升精细化的光伏预测技术对电力系统的实时调度运行至关重要。它不仅依赖于预测模型的优劣,还依赖于训练样本日与预测日的相似程度。提出一种基于MIE-LSTM的短期光伏功率预测方法。在建立基于互信息熵(Mutual Information Entropy, MIE)的相关性衡量指标基础上,计算出光伏功率与各气象因素间的互信息熵,从而对高维气象数据进行降维处理。然后,利用历史日与预测日多维气象因素间的加权互信息熵筛选出相似日样本。最后,通过长短期记忆(Long-short Term Memory, LSTM)神经网络预测模型训练并建立气象因素与光伏出力之间的映射关系。通过对某实测光伏电站不同天气类型下的发电功率进行预测分析,验证了新方法能够达到理想的预测精度。     

一种光伏系统短期功率预测模型

为提高光伏系统发电功率预测精度,优化系统的发电计划和减少电力系统运行成本,进而为系统调度和实时运行控制提供依据以有效减轻光伏发电系统接入对电网的影响,建立一种基于三层神经网络和功率波动特性的短期光伏出力预测模型。首先利用气象局已发布的日类型和温度信息挑选与预测日最相关的相似日,再基于神经网络将相似日历史太阳辐照、温度、输出功率建立光伏系统出力初步预测模型;然后以预测日天气预报信息作为神经网络的输入来获得预测日的功率预测值;最后基于数学量化的由光伏系统相似日历史出力数据统计分析得到的波动量统计规律对初步预测结果加以修正,建立了具有较高精度的光伏系统出力预测模型。仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,进而为调度运行人员提供决策辅助     

考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测

光伏发电的随机性和不确定性是制约光伏发展的主要原因。为了提高短期光伏发电功率预测精度,提出了一种考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测方法。针对不同季节和天气类型划分历史数据,根据灰色关联度计算结果确定相似日。采用混沌初始化、控制因子非线性调整和莱维飞行等策略对斑点鬣狗优化（spotted hyena optimizer）算法进行改进,采用改进斑点鬣狗算法（improved spotted hyena optimizer）对核极限学习机进行优化,建立基于改进斑点鬣狗算法优化（kernel extreme learning machine,KELM）的短期光伏输出功率预测模型。利用实际光伏电站监测数据进行仿真分析,结果表明,基于ISHO-KELM的短期光伏输出功率预测模型能够降低光伏输出功率预测过程中的波动性,提高预测精度,验证了所提光伏预测方法的正确性和实用性。     

基于NMF-SVM的光伏系统发电功率短期预测模型

根据光伏发电系统的历史发电数据和气象数据,考虑天气类型、日照强度和大气温度及风速等因素,提出一种基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)和支持向量机(support vector machine,SVM)的光伏系统发电功率短期预测模型。基于差异性和相关性原理,同时考虑相似日选择算法,通过NMF算法对由相似日组成的输入样本进行分解,得到非负的低维映射矩阵,将其作为支持向量机的输入,预测光伏系统的发电功率。该模型在消除冗余信息、减少变量维数的同时,保留了原始问题的实际意义。实例表明,该方法降维效果明显,预测精度得到显著的提高。     

基于BLSTM-随机森林的短期光伏发电输出功率预测

光伏发电功率具有不确定性和波动性,准确预测光伏发电功率对提高光伏并网效率和保持电网安全运行具有重要作用.对江苏某地区光伏发电站的功率特性进行分析,使用小波降噪处理历史功率曲线,并对各气象条件使用灰色关联分析筛选出强相关影响因素,减少输出功率噪声和无关气象条件对功率预测的影响.将小波降噪处理后的历史输出功率及强相关特性构建数据集,建立基于双向长短期记忆网络(BLSTM)与随机森林的短期光伏发电功率预测模型,并与其他模型的预测误差进行比较.仿真结果表明,提出的BLSTM-随机森林的短期光伏功率预测模型具有较高的预测精度.     

基于相似日和WNN的光伏发电功率超短期预测模型

光伏发电功率预测对提高并网后电网的稳定性及安全性具有重要意义。文章提出一种基于相似日和小波神经网络(WNN)的光伏功率超短期预测方法。首先利用光伏发电系统的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度寻找到合适的相似历史日。再根据自相关性分析法找出与预测时刻功率相关性最大的几个历史时刻功率,结合历史时刻的温度,辐照度,风速等光伏出力的主要天气影响因素科学合理的确定模型输入因子。最后使用小波神经网络(WNN)创建预测模型,通过相似历史日数据作为训练样本训练小波网络,而后对预测日的出力情况进行逐时刻预测。实例分析表明,该方法具有较高的预测精度,为解决光伏发电系统超短期功率预测提供了一种可行路径。     

天气类型聚类的支持向量机在光伏系统输出功率预测中的应用

光伏发电具有较强的波动性和随机性的特点,大容量光伏发电接入,会对电力系统的安全稳定运行带来严峻挑战.本文分析了温度、湿度等气象因素对光伏发电系统输出功率的影响,结合光伏系统的历史发电数据与气象信息,提出一种基于天气类型聚类的支持向量机预测模型.通过计算合适的权值,确定各气象因素的加权欧氏距离,选择输入样本,使样本能更好地反映预测日的天气属性;在此基础上运用支持向量机进行短期输出功率预测,并利用某地实测数据对训练好的模型进行了测试与评估.结果证明,该方法建立的模型具有较高的精度.     

基于小波去噪-KPCA神经网络的光伏功率预测方法

为了提高光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于小波去噪/聚类/核主成分分析(KPCA)神经网络的光伏发电功率预测方法。首先,应用二维小波阈值去噪法预处理光伏出力数据;然后,应用k-means算法将预测模型分为4种不同模式下的子预测模型;引入KPCA对输入空间降维重构,利用粒子群优化(PSO)神经网络算法建立基于聚类/KPCA/神经网络的光伏发电功率预测模型。采用某光伏电站的实例数据进行预测分析,结果表明该模型实现了不同模式下的光伏出力较为精准的预测,显示出良好的预测性能,验证了预测模型的可行性和有效性。     

基于双层BP神经网络的光伏电站输出功率预测

光伏电站输出功率对电网调度有很大影响,但受到太阳辐射强度和气象因素的影响,光伏电站输出功率具有随机性和不可控性。为合理利用光伏发电系统,建立一种基于气象预测信息以及BP神经网络的光伏电站输出功率预测模型。通过相关性分析确定影响光伏出力的影响因子,结合历史数据和气象因素进行模型训练和功率预测。文中主要提出一种新的预测模型-双层BP神经网络模型,通过对某光伏电站预测结果与实测值对比,结果表明该方法能有效提高光伏电站输出功率预测精度,对发电计划的制定有较好的参考价值和实用价值。     

基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测

近年来,深度学习被应用于光伏发电预测中,体现出预测精度较高的优点,但也存在训练耗时等问题。对此,提出了一种基于自组织映射与宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测模型。首先,采用自组织映射对各时刻的光伏数据进行精细化聚类,提取不同时段与气象条件下的出力波动特征;然后,构建基于宽度学习系统的光伏发电功率多步长预测模型,在网络宽度上扩展节点数目,并通过求解矩阵伪逆训练神经网络,在保证较强高维数据拟合能力的同时,具有较高的计算效率;最后,采用实际光伏发电数据进行算例分析,通过与常用的光伏发电超短期预测方法进行比较,验证所提出的方法在预测精度与训练效率上的优越性。     

基于云图特征的超短期光伏发电功率预测模型

云团运动的不确定性使得光伏系统输出功率较难准确估计,从而影响新能源并网的可靠性和经济性。为了有效利用卫星的云观测数据,提出了基于云图特征的超短期光伏发电功率预测模型。利用卷积神经网络对卫星云图进行特征提取,且和通过相关性分析后的4种气象特征进行融合,作为光伏发电功率预测模型输入。在此基础上,通过卷积神经网络解析这些特征之间的空间联系,并使用长短期记忆网络实现对光伏输出功率的时间序列预测。此外,考虑到一个自然日中不同时段数据对预测影响不同,引入多头注意力机制来确定关键时间点与关键特征,由此进一步提高所提模型精度。使用光伏电站实际数据以及对应的卫星云图和天气数据,对所提模型的预测效果进行验证。算例分析结果表明,该模型预测精度高且时效性好,特别对于正午辐照较大以及云团运动波动剧烈的时段,模型仍能保证较高的预测精度。     

基于过采样和随机森林的高压隔离开关发热故障诊断

云团运动的不确定性使得光伏系统输出功率较难准确估计,从而影响新能源并网的可靠性和经济性。为了有效利用卫星的云观测数据,提出了基于云图特征的超短期光伏发电功率预测模型。利用卷积神经网络对卫星云图进行特征提取,且和通过相关性分析后的4种气象特征进行融合,作为光伏发电功率预测模型输入。在此基础上,通过卷积神经网络解析这些特征之间的空间联系,并使用长短期记忆网络实现对光伏输出功率的时间序列预测。此外,考虑到一个自然日中不同时段数据对预测影响不同,引入多头注意力机制来确定关键时间点与关键特征,由此进一步提高所提模型精度。使用光伏电站实际数据以及对应的卫星云图和天气数据,对所提模型的预测效果进行验证。算例分析结果表明,该模型预测精度高且时效性好,特别对于正午辐照较大以及云团运动波动剧烈的时段,模型仍能保证较高的预测精度。     

基于BP-ANN的光伏发电功率超短期预测方法

针对光伏发电的间歇性和波动性问题,采用基于BP-ANN建立光伏发电系统输出功率超短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行预测,并提出适用的预测流程及预测误差评估方法。实际应用以及与实时监测数据对比,表明该方法方法误差较小,合格率较高,能够满足应用的要求。     

基于模糊聚类和支持向量机的短期光伏功率预测

本文提出了一种基于模糊聚类和支持向量机的光伏短期功率预测方法。通过气象信息建立模糊相似矩阵将光伏发电功率历史样本划分为若干类,然后通过分类识别获得与预测日最相似的一类历史日样本集,将其与预测日的气象因素作为预测模型的输入样本建立支持向量机光伏发电功率预测模型,并利用余一法对构建的支持向量机模型进行核参数和惩罚参数的优化。根据实际数据对所提模型进行验证,计算分析了预测误差,结果表明该方法具有较高的预测精度,对光伏发电预测具有一定的参考价值。     

基于主成分分析和遗传优化BP神经网络的光伏输出功率短期预测

针对光伏系统输出功率的波动性和间歇性特点,提出一种基于主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)优化的BP神经网络功率短期预测方法。通过历史功率数据和实时气象因素对输出功率进行直接预测,利用主成分分析法将多个原始变量降维成少数彼此独立的变量,作为神经网络的输入。同时利用遗传算法的全局搜索特性在解空间中定位一个较好的空间,优化BP的初始权值阈值,克服了传统BP神经网络易陷入局部极小点、学习收敛速度慢的问题。通过建立不同预测模型进行对比,验证了所提算法和模型的有效性。     

光伏发电功率超短期预测方法综述

大规模的光伏并网使电网安全问题日益突出,精准的功率预测能为电网安全稳定运行提供可靠的数据支撑。目前,国内外对光伏发电功率超短期预测开展了大量研究,但在其预测精度上还有待进一步的提升。为此,从影响因素、研究方法、预测难点及未来的发展趋势4方面对光伏发电功率超短期预测方法展开综述。首先对光伏发电的影响因素及预测方法进行归纳总结,然后在深入分析基于历史功率数据的预测法、考虑未来气象因素数据的预测法、基于云观测数据预测法以及多种数据组合的预测法的基础上,梳理出目前光伏功率超短期预测所存在的技术难点,最后结合其发展趋势,展望了未来技术研究的攻关方向。