灰色-马尔可夫链统计组合模型在光伏发电功率短期预测中的应用

光伏系统输出功率具有随机性和波动性的特点,光伏系统并网以后可能引起运行和可靠性问题。提前对光伏发电功率进行准确预测有利于电力部门及时调度和保证电能质量,从而保证电网的安全运行。在分析灰色预测模型局限性的基础上,将灰色-马尔可夫链组合预测模型应用到光伏功率短期预测中,并阐述了其建模原理。通过对灰色模型拟合值的相对残差序列进行分析及建立马尔可夫链状态转移概率矩阵,得出灰色-马尔可夫链预测模型。通实际算例分析,证验了所提组合模型的准确性和简便性。     

基于集成聚类及改进马尔科夫链模型的光伏功率短期预测

准确的光伏功率预测是保证新能源电力系统安全稳定运行的重要手段,根据光伏系统出力特点,提出一种基于集成聚类及改进马尔科夫链模型的组合预测方法。首先,通过集成聚类划分表征周期性的趋势序列与表征随机性的随机序列。其次,利用一阶差分处理改进的马尔科夫链模型预测趋势序列,随机序列由差分整合移动平均自回归模型预测。最后,通过对吉林省及青海省光伏电站历史运行数据建模,结果表明基于集成聚类及改进马尔科夫链的方法相较于传统马尔科夫链模型准确率平均提高了7.76%,验证了所提出的模型在不同出力类型、不同地理位置的情况下都具有适用性。     

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SVR残差修正的光伏发电功率预测模型

作为一种重要的分布式电源,光伏发电发展迅速且当前部分地区的渗透率不断升高,对区域电网的安全稳定运行造成了严重的影响。光伏功率超短期预测可以为区域电力调度提供必要的数据支撑,促进新能源消纳目标的实现。但是光伏电源自身的波动性特性使光伏功率预测的精度难以提高。鉴于此,本文提出了一种考虑功率修正基于差分自回归移动平均模型(ARIMA)的光伏发电功率预测模型。首先,以光伏电站现场采集的功率时间序列数据建立ARIMA模型进行预测日发电功率的初步预测;其次,利用前一个气象相似日的预测残差数据建立支持向量回归模型对预测日的ARIMA预测残差进行预测;最后,对初步预测结果进行修正。现场实际数据建模证明了本文方法的有效性。#$NL关键词：光伏发电; 功率预测; SVR; ARIMA#$NL中图分类号：TM615     

基于BP神经网络-马尔科夫链的光伏发电预测

为了减少发电量随机性对电力系统的影响,需要对发电功率预测进行研究。通过分析影响光伏发电功率的因素,基于BP神经网络理论,在Matlab软件中建立预测模型,实现了对输出功率的短期预测,并给出了基于马尔科夫链的改进预测精度的方法。     

基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法

光伏发电功率预测对于电力系统安全可靠运行以及提高光伏发电产业经济效益具有重要意义。提出一种基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法,仅需要历史光伏发电功率数据与数值天气预报作为输入。首先建立光伏发电功率与地表太阳辐射累计值的回归模型,再建立ARIMA模型预测回归残差序列,最后引入傅里叶谐波序列刻画日季节性。根据线性形式与对数形式的回归公式提出两种预测模型,综合二者形成最终的混合预测方法。算例结果表明,与一般时序模型相比,该方法在超短期预测方面预测精度更高。     

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。     

一种基于加权马尔科夫链修正的SVM光伏出力预测模型

构建高效的光伏出力预测模型,能减少光伏出力随机性对电力系统的冲击。考虑光伏发电的随机性和不稳定性,提出用加权的马尔科夫链修正SVM预测模型,以提高预测精度。首先建立SVM光伏出力预测模型,预测未来1天的出力曲线。然后基于均值-均方差方法对预测残差进行分级,以残差序列标准化的各阶自相关系数为权重,运用加权马尔科夫链模型,预测残差的未来状态。最后根据未来状态空间的阈值对SVM预测结果进行修正。将此模型应用到某光伏发电系统的出力预测实例中,仿真结果表明,修正后的模型预测精度更高,模型具备可行性和有效性。     

基于双维度顺序填补框架与改进Kohonen天气聚类的光伏发电短期预测

为提高部分数据缺失情况下智能电网光伏发电功率预测精度,提出一种基于双维度顺序填补框架与改进Kohonen天气聚类的光伏发电功率预测模型。采用双维度顺序填补方法补齐缺失数据,基于完整数据分析光伏发电功率影响因素,建立改进Kohonen天气聚类模型,并利用S-Kohonen实现预测日天气类型识别,将聚类历史日数据与预测日气象数据作为输入,采用多种群果蝇优化广义回归神经网络(MFOA-GRNN)模型对预测日光伏发电功率进行预测。仿真结果表明,所提方法能有效提高预测精度,为实现数据缺失情况下智能电网光伏发电功率的精准预测提供了一种思路。     

光伏发电系统功率预测研究方法综述

随着光伏发电大量并入电网中,为了合理制订发电计划,保证电力系统稳定运行,需要对光伏发电输出功率进行预测。主要就光伏发电系统功率预测研究方法进行了综合阐述,介绍了影响光伏发电系统功率输出的主要因素,概括了光伏发电系统功率预测中常用的人工神经网络算法、支持向量机算法等统计方法,最后给出功率预测结果评估的指标。     

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。     

BP-马尔科夫组合预测方法在光伏发电量预测中的应用

为提高光伏发电量预测的精度,提出一种以马尔科夫方法进行修正误差的BP神经网络预测模型,模型契合光伏发电功率特点,兼具BP神经模型及马尔可夫模型优点,既能利用较少数据建模,预报总体趋势,又适合于波动性较大的随机序列预报。首先介绍基本原理和算法,在此基础上阐述模型建立的具体过程,最后运用该模型对徐州协鑫光伏电站进行预测,结果表明新建模型预报精度高于BP神经网络模型,且该模型简单、计算量小,具有较好的可行性。     

基于决策树理论的风电功率实时预测方法

风电功率的不确定性会对电网造成冲击,风电功率实时预测是缓解电网调频压力,保证电网稳定运行的重要手段.通过分析两种单一预测模型的特点,提出一种基于历史数据和NWP数据相结合的组合预测模型.分析历史数据的序列特征和适用的预测方法,建立决策树分类模型,在预测时通过时数据序列特征分析,选择最佳预测方法.针对两不同风电场的数据进行预测分析,结果表明,组合模型预测精度高于单一模型,通过决策树模型进行实时序列特征分析,并选配最佳预测模型能有效提高预测精度.     

基于自适应Kmeans和LSTM的短期光伏发电预测

光伏发电功率预测是可持续电力系统设计,能源转换管理和智能电网建设领域的重要主题。精准的光伏发电功率预测是电网日常调度管理与安全稳定运行的关键。本文提出了一种基于自适应Kmeans和长短期记忆(LSTM)的短期光伏发电功率预测模型。根据短期光伏发电特性,选取了预测模型的初始训练集。采用自适应Kmeans对初始训练集以及预测日的光伏发电功率进行聚类。在各类别的初始训练集数据上分别训练LSTM,结合训练完成的LSTM进行发电功率的预测。最后,考虑三种典型天气类型,采用所提方法进行仿真分析。结果表明,与其他三种方法相比,本文提出的方法的精度有了明显提升,误差更小。     

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。     

基于ARMA模型的光伏电站出力预测

目前光伏发电站容量的不断扩大,光伏发电站并网后其功率的变化具有不确定性,因此有必要对光伏电站的出力进行预测.本文建立了一种基于ARMA模型的光伏电站预测模型.结合历史发电量数据和气象因素,分别使用ARMA模型和马尔可夫链模型对光伏电站的出力进行预测,并进行了两者的比较.大量的数据表明,ARMA预测模型有较高的精度,能够...