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-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EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型

摘要： 为了实现对并网型光伏电站调度,提出了一种基于集合经验模态能分解（EEMD）与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型。利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解,得到本征模函数分量IMF和剩余分量Res,降低序列的非平稳性。采用游程检验法优化因IMF分量数量多造成的建模过程复杂的问题,针对优化后的分量分别建立相应的BP神经网络预测模型。利用该方法对额定容量为40 kW的光伏系统进行预测,并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析。结果表明,所提出的方法有效地提高了预测精度。     

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EVMD和布谷鸟算法的短期风功率区间预测

为提高短期风功率预测精度和预测的可控性,提出一种基于能量差优化变分模态分解和布谷鸟优化组合神经网络的短期风功率预测模型。采用能量差优化变分模态分解（EVMD）的模态数,将EVMD用于短期风功率分解,基于EVMD分解序列的不同模态特点,对非线性序列采用布谷鸟优化反向传播神经网络（CS-BPNN）,对平稳序列采用自回归滑动平均模型（ARMA）,并重构加权得到点预测值,并基于EVMD分解所丢失的序列信息构建核密度估计,在点预测模型的基础上,进行风功率的区间预测。将所提预测方法用于澳大利亚风电场的实际算例,实验结果表明,该方法可提高短期风功率预测的准确性。     

基于多气象要素降维及改进型变分模态分解算法的光伏发电功率预测模型研究北大核心CSCD

为了精准预测光伏发电输出功率,文章提出了一种基于多气象要素降维、优化后的变分模态分解(OVMD)技术、自适应t分布的麻雀搜索算法(t SSA)和最小二乘法向量机(LSSVM)的光伏发电输出功率预测模型。利用OVMD技术对输入光伏时间序列数据进行分解处理,引入t SSA对利用各模态分量建立的LSSVM模型进行参数寻优,搭建了基于OVMD-t SSA-LSSVM算法的光伏功率预测模型,并使用了中国东南沿海某地区3 a的气象数据和实时的光伏输出功率数据进行模型性能验证,通过与SVM,LSSVM,VMD-LSSVM和VMDSSA-LSSVM 4种模型的预测性能对比,OVMD-t SSA-LSSVM模型的预测精度和拟合效果均最优。实验数据表明,该模型的平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别小于3%和0.35,决定系数(R-Square)超过了97%。最后,通过光伏气象要素降维处理,进一步提升了OVMD-t SSA-LSSVM模型性能。     

基于XGBoost-LSTM组合模型的光伏发电功率预测

该文提出一种基于极端梯度提升（XGBoost）模型和长短期记忆网络（LSTM）模型的短期光伏发电功率预测组合模型。根据短期光伏发电特性,首先分别建立XGBoost模型和LSTM模型,然后利用XGBoost模型进行初步预测增加特征,并利用误差倒数法将两模型组合起来进行预测。选取2018年光伏电站人工智能运维大数据处理分析大赛的数据集进行实验评估,最终结果表明,该文所构建的XGBoost-LSTM组合模型的均方根误差（RMSE）为0.214,将上述方法与随机森林、GBDT模型和单一的XGBoost模型和LSTM模型相比较,该文提出的方法具有更高的预测精度。     

基于信息熵变权区间组合和边界逼近的短期光伏功率区间预测

针对现有的区间预测在满足高覆盖率的同时区间宽度存在过宽的问题，提出一种基于信息熵变权区间组合和边界逼近的短期光伏功率区间预测方法。首先，对历史天气数据特征进行特征重组，并基于套索交叉的递归特征消除（LassoCV-RFE）算法对重组后的特征进行筛选。然后，采用动态贝叶斯网络模型和基于卷积长短期记忆网络的改进分位数回归模型（CNNLSTM-QH）分别预测光伏出力的置信区间，根据信息熵进行区间变权组合。最后，结合区间覆盖率和区间宽度指标，构建边界逼近函数和惩罚边界，对两个预测结果加权组合后的区间进行边界逼近。仿真结果表明：相比于一般的单一模型方法，所提方法能在95%、90%和85%的置信水平下分别减小21.86%、16.67%和14.93%的平均区间宽度，同时区间覆盖率也能满足对应的置信度要求。     

基于线路阻抗聚类的分布式光伏电站等效建模

为对大规模分布式光伏电站进行建模以研究其运行特性,提出一种分布式电站聚类等效建模方法。根据电站分布式结构特点,该方法将各光伏发电单元至公共连接点的等效线路阻抗列入聚类算法的聚类指标中,将各光伏发电单元聚类并将同一类中的光伏发电单元进行聚合以构建多机等效电路模型。其中,针对传统的模糊C均值聚类算法（FCM）因过度依赖初始聚类中心点而易陷入局部最优的缺点,该方法使用Canopy-FCM聚类算法进行改进,在FCM算法前用Canopy聚类算法进行预处理。最后通过RT-LAB实时仿真平台对所提聚类等效建模方法的合理性和精确性进行验证。     

基于奇异值分解与卡尔曼滤波修正多位置NWP的短期风电功率预测

考虑到数值天气预报网格点位置和系统误差对短期风电功率预测精度的影响,提出一种基于奇异值分解与卡尔曼滤波修正多位置数值天气预报的短期风电功率预测模型。首先通过奇异值分解对多位置数值天气预报数据进行特征提取与降维处理;然后使用卡尔曼滤波方法修正数值天气预报风速数据,降低数值天气预报的系统误差;最后基于极端随机森林算法,利用修正的数值天气预报数据搭建短期风电功率预测模型。通过对某风电场进行仿真,并与单位置、未降维、未修正模型比较,结果表明降维修正模型的预测效果最好,平均误差和均方根误差分别为7.94%和9.96%。     

基于MIV-PSO-BPNN的光伏出力短期预测

针对高比例光伏接入电网时,光伏出力的波动性会严重影响电力系统稳定运行的问题提出一种基于平均影响值与改进粒子群优化神经网络的组合式光伏出力短期预测模型。首先,采用直接预测法,选取总辐射量、直接辐射量、散射量、相对湿度、气温、风速和降雨量7个影响光伏出力的因素,构建MIV-PSO-BPNN模型,基于Rapid Miner数据挖掘得出降雨量对光伏出力平均影响值为0.0099,影响较小,不作为模型输入变量。然后,用改进PSO优化算法对BPNN的权值与阈值进行优化。最后,利用上海浦东国际机场T2-2光伏电站数据进行验证,结果表明MIV-PSO-BPNN模型对光伏出力预测有效,在实际中有一定应用价值。     

基于CA-SE-GA-BP的光伏发电功率预测

针对光伏发电功率预测精度低的问题,以澳大利亚爱丽丝泉地区某200kW的光伏电站为例,选用遗传算法(GA)优化BP神经网络,采用相关性分析法(CA)确定太阳辐照度、温度、湿度为影响光伏发电功率的主要因子,结合经样本熵(SE)量化的天气类型作为模型输入量,提出CA-SE-GA-BP神经网络的光伏发电功率预测模型。结果表明,多云天气下CA-SE-GA-BP神经网络均方根误差、平均绝对百分比误差分别为4.48%、2.27%,晴天、雾霾、雨天三种天气类型下的预测误差也基本上不超过10%,相较于SE-GA-BP、CA-GA-BP、GA-BP神经网络,CA-SE-GA-BP神经网络预测误差降低,为解决光伏系统发电功率预测提供了一种高效准确可行的方法。     

基于滑模变功率跟踪的PV-VSG控制技术

针对含储能装置的传统光伏虚拟同步发电机（PV-VSG）不仅投资成本高且未考虑光伏阵列输出特性的问题,提出一种基于滑模变功率点跟踪（SM-VPT）的PV-VSG控制策略。该方法在滑模控制的基础上引入直流母线电压偏差控制,调整光伏阵列的功率跟踪轨迹,实现光伏出力自适应匹配负载需求,即当光伏容量充足时,只提供与负载相匹配的功率;光伏功率不足时,可实现传统的MPPT控制以减少电力短缺,同时防止直流电压骤降,保证系统稳定运行。该方法使PV-VSG能够按需向负载供电,无需增加额外的储能设备,可实现光伏发电系统直接以VSG形式接入并网,仿真结果验证了所提控制方法的有效性。     

基于VMD-WPE和SSA-ELM的短期风电功率预测研究

针对风电功率序列非线性、非平稳性特点,提出一种变分模态分解（VMD）-加权排列熵（WPE）和麻雀算法（SSA）优化极限学习机（ELM）的混合风电功率预测模型。首先,采用VMD技术将原始序列分解为多个固有模态分量,再采用WPE技术将各分量重组成若干个复杂度差异较大的子序列。然后,利用启发式SSA算法对ELM的参数进行优化,建立风电功率预测优化模型。最后,采用西北某风电场实际数据对所提模型进行验证。结果表明,与其他模型相比,所提模型提高了预测性能。