共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
2.
为提高光伏电站功率预测的准确率,提出了一种基于SOM神经网络与熵权法优化关联系数的相似日预测模型,利用麻城市某100MW光伏电站的气温、相对湿度、风速及国家气象站日照时数、总云量、低云量等气象要素,采用SOM神经网络推算出预测日的三个相似日,再利用熵权法优化关联系数确定三个相似日的系数求出相似日分辨率为15min的瞬时功率,作为BP神经网络输入对光伏电站进行短期功率预测,并通过与其他四种预测模型的对比分析评估其性能。结果表明,模型的月相对均方根误差、月平均绝对百分比误差分别为5.88%、3.03%,与效果最佳的原理法模型误差接近;基于熵权法优化的关联系数和云量数据的加入对预测准确率有较大提高;模型预测准确率较高,抗扰动能力较强,可集合至本部门开发的预测系统运用到实际中。 相似文献
3.
光伏发电的功率预测是电网运行调度普遍关注的问题。光伏电站大量历史数据的挖掘和利用为波动的光伏功率建模提供了新方向。在采用气象相似日进行光伏发电功率预测的基础上,引入了相似日的光伏发电功率预测误差对预测日的光伏功率进行校正,更进一步提高了光伏发电功率预测的准确性。 相似文献
4.
5.
准确预测光伏发电功率有利于并网后电网调度管理,现阶段光伏发电功率预测存在精度较低和对不同天气类型的适应性弱的问题。探索了一种相似日与免疫遗传神经网络(IGA-BP)结合的预测方法:基于天气类型、温度及风速,结合灰色关联度和余弦相似度指标构建气象相似日判别模型;以相似日气象特征向量为输入,建立IGA-BP功率预测模型。利用实测数据对比分析所提IGA-BP模型与GA-BP、BP模型的预测精度,结果为:在不同天气类型下IGA-BP模型具有较高精度,其RMSE平均值为14.142%,TIC平均值为0.017 58,均优于其他对比模型。表明IGA-BP模型能够提高功率预测精度,且具有较高的适应性。 相似文献
6.
7.
8.
9.
摘要: 为进一步提高光伏发电功率预测的准确度,从而将思维进化算法(MEA)和Elman神经网络相结合,通过MEA优化Elman神经网络权值和阈值,克服了Elman神经网络易陷入局部最优等缺陷。根据光伏发电系统的历史发电数据和气象数据,建立MEA-Elman神经网络预测模型并对其测试。结果表明,与原有光伏预测模型比较,该预测模型能够有效提高光伏预测的有效性和精确性。 相似文献
10.
11.
为减小构成初始条件的样本数据所导致的预测误差,本文借鉴负荷预测中基于相似日选取样本的思想,采用趋势相似度的概念选择相似日作为模型输入量,对短期风电功率进行混沌预测。选择我国某区域风电功率数据作为研究对象,考虑不同预测步长和季节差异,进行了大量的算例仿真,结果验证了该方法提高混沌预测精度的有效性和适用性。 相似文献
12.
风速具有较大的随机波动性,影响电网的稳定性,良好的风速预测是解决风电并网问题的关键。为了提高风速预测的精确性,首先对风速数据进行相似性样本的提取,采用分段线性化的搜索方法,求出各小段风速的斜率与长度所占的比重,继而找出相似性距离最小的曲线簇。并以此作为训练样本,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对风速进行预测。预测结果表明,采用风速的相似曲线簇进行LSSVM模型训练所得的风速和风电功率预测结果更优。 相似文献
13.
提出了一种基于邻近电站和综合相似日的BP网络光伏输出功率异常数据修复方法。考虑了地理位置、温度以及1日类型等影响出力的因素,通过皮尔逊积距法选取与待修复电站功率相关度高的邻近电站,综合使用灰色关联度和曲线相似度来分析相似日,找出与待修复日相符的周边电站的综合相似日数据,然后建立BP网络模型,用自适应调节学习速率的方法修复不良数据。对青海地区实际光伏预测功率中的异常数据进行修复的结果表明,该方法有较高的修复精度。 相似文献
14.
传统的BP神经网络(back propagation neural network, BPNN)虽然在功率预测方面已有广泛应用,但其对于随机波动性较强的风光发电功率预测准确度较低。文中提出一种基于CEEMD(complementary ensemble empirical mode decompo-sition)方法优化的遗传算法神经网络(genetic algorithm-BPNN,GA-BPNN)模型,首先用CEEMD方法将原始数据分解成易于预测的分量,并将各分量预测结果集总平均得到最终结果。以德国巴登-符腾堡州地区能源系统中风光发电功率的历史实例验证该模型的效果,并与其地预测模型进行对比,结果表明,无论是日前预测还是超短期预测,文中所提模型能够提高风光发电功率预测的准确度。 相似文献
15.
摘要: 通过详细分析负荷特征,结合平均风速、最大风速等8项气象数据,引入风寒指数、炎热指数和人体舒适度用以综合考量气象对负荷的累加影响。同时,通过构建日特征性向量,分别对不同季节采用不同的特征向量选择相似日。利用粒子群(PSO)优化神经网络(NN)的权值和阈值,从而降低了计算规模和提高预测准确性。算例表明,该方法能够针对不同季节特点,选取较合适的相似日,算法收敛速度快、有较高的预测精度和较强的适用性。 相似文献
16.
17.
18.
19.
20.
风力发电作为一种随机性、波动性、反调节性的新能源电源形式,随着其电网渗透率逐年攀升,给电网安全调度运行带来了安全隐患,尤其电网峰谷时段的调峰工作受到了安全性和经济性的双重压力。以提升风电场功率预测准确率、降低电网安全运行风险为出发点,综合分析了影响短期功率预测水平的技术因素和非技术管理因素,提出了预测水平提升的关键举措措施,并以实际工作案例为样本,验证了预测水平提升关键举措措施的有效性和实用性。 相似文献