基于大数据的分布式光伏接入配电网影响分析与功率预测研究

为提高分布式光伏发电功率预测的精度,满足电网调度和规划的高精度要求,本文利用光伏运行、电能量采集、电网调度等业务系统的海量数据,利用大数据分析方法研究大量分布式光伏接入对配电网负荷特性的影响,并提出基于气象相似日和粒子群算法优化BP神经网络的光伏电站功率预测方法。通过分析光伏发电功率随天气类型、温度、光照强度等气象因素变化规律,运用模糊聚类算法计算确定待预测日的气象相似日序列,选取气象相似日历史数据作为BP神经网络预测模型的输入变量,并采用粒子群算法方法优化BP神经网络的初始值,最终输出分布式光伏各时段发电功率的预测值。实验结果表明该方法可有效提高光伏电站功率预测模型的收敛能力和学习能力,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。     

改进相似度的模糊聚类算法在光伏阵列短期功率预测中的应用

提出一种基于改进相似度的模糊聚类算法的光伏阵列短期功率预测方法,通过通径分析得到气象因子对光伏阵列日发电功率的影响权重。根据各个因子的权重自定义综合了加权相似系数和加权距离系数的统计量-相似度,建立模糊相似矩阵将历史日样本划分为若干类。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BP神经网络发电预测模型,并利用差分进化算法对构建的BP神经网络的参数进行了全局寻优。以实际数据对所提模型进行了验证,并与传统的基于相似日选取的光伏功率预测模型进行了对比,结果表明该模型具有更高的预测精度,有利于光伏发电系统并网运行和电网安全经济调度。     

基于相似日理论和LCSSA-BP的短期光伏发电功率预测

准确预测光伏发电功率是保障含分布式电网平稳运行的关键环节。为提升反向传播神经网络（BPNN）功率预测精度,提出一种基于Logistic混沌映射的麻雀搜索算法（LCSSA）以改进BPNN的预测模型。利用相关性分析确定光伏发电功率的影响因素,并引入与天气类型密切相关的晴空指数作为选取相似日的气象因素;利用欧氏距离和马氏距离组合加权法选取训练集;建立LCSSA-BPNN功率预测模型,利用实测数据对比分析所提LCSSA-BPNN模型与SSA-BPNN、BPNN模型的预测精度。结果表明：在晴天、阴天、雨天3种情况下,LCSSA-BPNN模型预测值的平均相对误差率分别为9.52%、10.52%和11.56%,均优于其他对比模型,说明LCSSA-BPNN预测模型具有更好的适应性和预测性能。     

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.     

基于相似日理论和BP神经网络的光伏发电功率预测

光伏发电系统的输出功率受到太阳辐照强度、辐照时长和气温等多种气象因素的影响,具有随机性和波动性。对各种气象影响因素进行合理的选取和处理,寻求光伏发电系统输出功率与各种相关因素之间的内在联系,对光伏发电系统未来的输出功率进行科学的预测。由于具有相似气象条件下的光伏阵列输出功率具有较大的关联性,提出选择光伏阵列输出功率相似日的方法,设计基于相似日原理的BP神经网络光伏阵列输出功率预测模型,利用我国某地光伏发电系统的实测数据对模型进行验证。结果表明,模型有较好的预测准确度,具有一定的实用性及可行性。     

基于混合灰色关联分析-广义回归神经网络的 光伏电站短期功率预测

随着大规模的光伏发电接入电网,其输出的随机性和波动性给电网调度管理带来巨大的挑战。基于此,本文提出了一种同时考虑统计(历史光伏输出功率)和物理(历史和未来的气象信息)变量的混合灰色关联分析-广义回归神经网络预测模型。首先,计算多元气象因子与光伏发电功率的皮尔逊相关系数,将相关系数较高的气象因子确定为建立预测模型的气象输入因子;然后,采用灰色关联分析算法计算历史日与待预测日的关联度确定最佳相似日,选取最佳相似日的光伏输出功率和气象输入因子以及待预测日的相关气象参数作为广义回归神经网络模型的输入参数,得到待预测日各个时刻输出功率的预测值;最后,利用澳大利亚DKA太阳能中心网站所提供的光伏电站历史气象数据和功率数据对所设计的模型进行训练和测试,验证模型在不同季节下的预测效果。结果表明,与所选择的对比模型相比,本文所建模型具有较好的预测性能。     

基于布谷鸟-Elman算法的光伏发电预测

提高光伏发电功率预测的精度对于保证电网的安全稳定运行、提高光伏资源的开发和利用率具有重要的意义。文中提出了一种基于天气相似度以及改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型。首先在选取相似日上,提出一种基于距离和角度趋势的相似度计算方法,选出与待预测日相似度更高的相似日。其次,利用改进后的布谷鸟算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化并构建光伏发电短期功率预测模型。最后将文中提出的光伏发电预测模型与传统Elman神经网络模型的预测结果及实际输出值进行比较,结果表明改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型预测精度更高。     

基于双层Elman神经网络的光伏发电功率预测

随着光伏发电规模的不断扩大,光伏发电的波动性对其接入电网带来了很大挑战。文章在光伏发电功率影响因素研究的基础上,提出了一种基于双层Elman神经网络的光伏发电功率预测模型,利用历史辐照度数据、相关气象因子及天气预报数据进行功率预测。仿真分析表明该模型具有良好的预测效果。     

基于加权扩展日特征矩阵的分布式光伏发电日前功率预测

分布式户用光伏发电系统的精确日前功率预测可为智能家庭优化运行提供依据,但历史数据量少和缺乏精确辐照预报数据的问题增大了预测难度.为此,将邻近多用户数据融合以扩充样本规模,提出一种考虑功率关联性和相关度权重的相似日搜索方法,并基于长短期记忆(LSTM)神经网络实现日前预测.分析光伏发电功率的影响因素及其内在相关性,基于天...     

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。     

基于PFA-MBAS-BP神经网络模型的光伏发电短期预测

针对光伏发电短期预测模型的输入变量多且关系复杂、BP神经网络稳定性差且易陷入局部最优解等问题,建立了一种基于主因子分析法(PFA)和优化天牛须搜索算法(MBAS)的改进BP神经网络光伏发电短期预测模型。该模型首先对光伏历史发电数据和气象数据进行降维简化分析,利用主因子分析法对影响光伏发电的主要因素进行相关性分析,选取主因子作为预测模型输入量。然后利用MBAS算法的空间寻优搜索,选取BP神经网络训练的最优权值阈值。最后,利用实测历史数据对不同预测模型进行仿真对比。仿真结果表明,所建立的改进模型的预测精度可达92.5%,图像数据拟合程度高且适用多种天气类型的光伏发电预测。     

基于典型气象周的GRNN光伏发电量预测模型

由于光伏发电量具有波动性,且现有的光伏发电量预测技术存在气象因素考虑不全面、特征提取不充分等问题,为提高光伏发电量预测精度,文中提出一种改进的典型气象年方法(TMY Method)生成典型气象年数据,并结合广义回归神经网络(GRNN)进行光伏发电量预测。首先,选择6种历史气象指标,利用Finkelstein-Schafer统计方法选择典型气象周,并生成典型气象年数据;然后,使用因子分析法对会影响光伏发电量的气象指标进行筛选,对筛选出的气象指标和日光伏发电量进行标准化处理后,将其作为GRNN模型的初始输入量,得到预测日的光伏发电量;最后,利用江苏省南京市的历史气象数据及日发电量数据对所设计的模型进行训练和预测。结果表明,与标准TMY Method-GRNN预测方法相比,文中所提预测方法有较好的预测性能。     

基于PCA-LMD-WOA-ELM的短期光伏功率预测

对光伏发电功率进行准确预测,可减弱其并入电网的波动性,有利于电网对新能源发电的调度。基于主成分分析法和局部均值分解相结合的鲸鱼优化算法,构造优化后的极限学习机模型,并使用该模型对光伏发电短期功率进行预测。先用主成分分析法对影响光伏发电功率的因素进行筛选,并使用局部均值分解对选取的主要影响因素及发电功率序列数据进行分解;然后基于子序列使用鲸鱼优化建立极限学习机模型;最后将各序列短期预测结果叠加获得光伏发电短期功率预测结果。通过仿真验证及对比分析,说明该预测方法具有较高的预测精准度。     

基于EMD-LSTM的光伏发电预测模型

随着能源消费结构的改变,可再生能源发电的消纳比例逐渐上升。文中以光伏发电功率为研究对象,分析了不同天气状态下的发电功率曲线特性及不同气象因素与光伏发电出力的相关性,进而提出了一种经验模态分解-长短期记忆神经网络(EMD-LSTM)方法融合的光伏发电功率预测模型。首先对预处理后的光伏发电功率历史序列进行重构,并对重构后的出力序列进行EMD分解,针对分解得到的各子序列分别建立长短期记忆神经网络模型,最后将各子序列预测模型得到的结果叠加得到光伏发电功率预测值。采用国内某地区光伏发电的实际出力数据对模型进行了检验,与滑动平均自回归模型(ARIMA)、支持向量机模型(SVM)、LSTM等预测模型相比,文中所提出的模型预测误差小,能有效提高光伏发电功率的预测精度。     

基于多时段综合相似日的光伏发电功率预测

由于历史数据和天气因素对光伏出力预测的影响较大,提出了一种日特征相似度与形状相似度相结合的方法,分时段地预测光伏发电功率。该方法首先采用欧式距离法对气象类型进行细分,然后在不同时间段中分别利用两种相似日选取算法选取历史相似日,再利用其对应时段的历史功率值及气象数据,采用BP神经网络对预测日相应时段的功率进行预测,结果表明该方法的预测精度有明显提高。     

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。     

基于相似日理论的光伏发电系统输出功率预测

光伏发电系统的输出功率受到太阳辐照强度、辐照时间、气温等多种气象因素的影响,具有一定的时变性和随机性。对各种气象影响因素进行合理的选取和处理,由于具有相似气象条件下的光伏阵列输出功率具有较大的关联性,基于差异性和相关性原理,提出了选择光伏阵列输出功率相似日的方法,设计了基于相似日选取和BP神经网络的光伏阵列输出功率预测模型,利用我国某地光伏发电系统的实测数据对模型进行了验证,结果表明模型有较好的预测精度,具有一定的实用性及可行性。