基于回归—马尔科夫链的光伏发电功率预测

随着光伏发电系统在电网中的比重逐步增大,其对电网的影响也越来越大。提前对光伏发电功率进行准确预测有利于电网及时调度、保证电能质量,从而保证电网的安全运行。针对光伏发电功率预测问题,给出一种基于回归分析和马尔科夫链的发电功率预测模型。考虑到季节、天气类型和气象等主要影响因素,通过回归模型得到初步预测值和相对残差序列,再结合马尔科夫链理论建立状态转移概率矩阵,从而修正误差序列,提高算法的精度。根据某光伏电站的实测功率数据对所提模型进行测试评估,验证了回归分析和马尔科夫链组合模型的准确性、简便性和适用性。     

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。     

马尔科夫理论在中长期负荷预测中的应用

针对灰色预测模型对随机波动性较大的数据序列拟合较差、预测精度较低的情况,提出了一种基于马尔科夫灰色残差修正的预测模型,该模型考虑到马尔科夫理论中转移概率可以反映随机因素的影响、适用于随机波动较大的动态过程的特点,将其与灰色预测模型进行有机结合.文中一方面利用马尔科夫链对电力负荷的未来残差值进行修正;另一方面运用马尔科夫...     

基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的电量组合预测模型的研究

将诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链相结合,提出一种基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的组合预测模型,该模型可以克服传统的组合预测方法赋予不变的权系数和以单一误差指标作为预测精度衡量的缺陷,同时采用马尔科夫链推出各单项预测模型在各个预测时间点预测精度的状态,从而得到组合模型的权系数。文中首先采用回归法、指数平滑法及灰色预测法分别建立了陕西省某市年用电量单项预测模型,随后引进诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的概念,建立了年用电量的组合预测模型,并对年用电量进行了实证分析。实例分析表明了新模型能有效地提高组合预测精度,降低预测的风险性,从而证明这种组合模型具有较好的实用性。     

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。     

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。     

基于混沌-RBF神经网络的光伏发电功率超短期预测模型

光伏出力时间序列的随机性和波动性使得光伏出力预测难以达到理想的精度,而提高预测精度是降低光伏并网不利影响的前提。因此,在揭示光伏出力波动本质的基础上,提出了混沌-径向基函数(radial basis function,RBF)预测模型。首先,应用小波去噪处理后光伏发电功率实测数据,基于C-C法重构系统相空间,运用相图法和改进最大李雅普诺夫(Lyapunov)指数法,对输出功率进行非线性动力学分析,确定光伏出力具有混沌特性;然后,分析光伏出力相空间轨迹局部变化的规律性,采用RBF神经网络对系统轨迹进行拟合,建立基于混沌-RBF神经网络的光伏发电功率超短期预测模型;最后,选取去噪后的实测数据对所建模型进行训练和预测,验证模型在不同天气状况下的预测效果。结果表明,所建模型对晴朗、多云和阴天等天气状况都有较好的预测精度,显示出良好的预测性能。     

基于灰色-加权马尔可夫链的光伏发电量预测

光伏发电量预测是光伏并网的一项基础性工作。运用灰色模型对光伏发电量进行总体趋势的预测后,加入了加权马尔可夫链预测理论,建立了灰色-加权马尔可夫链预测模型。该模型不仅考虑了GM(1,1)模型对指数增长序列的适应性,而且考虑了发电量数据随机波动的特点,用状态转移概率矩阵来描述这种波动性。将该模型运用于合肥某光伏电站的光伏发电量预测,结果表明加权马尔可夫链与灰色模型的结合,提高了对波动性较大的发电量数据预测的精度,验证了该模型的可行性和有效性。     

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。     

应用改进马尔科夫链的光伏出力时间序列模拟

构建准确的光伏出力时间序列模型,对于光伏并网系统的规划和运行有重要的意义。综合考虑光伏出力时间序列的季节特性、日特性、天气特性与波动特性,构建了改进的马尔科夫链模型,以更好地体现光伏出力特性。在原始马尔科夫链的基础之上细化数据片段分类,生成多个状态转移矩阵;同时模拟光伏出力波动特性,改进序列生成过程。以合肥地区某光伏电站实际出力为基础数据进行仿真分析,仿真结果表明,与原始马尔科夫链模型相比,改进模型所产生的光伏出力序列具有更高的精度及自相关特性。     

微电网光伏发电的Adaboost天气聚类超短期预测方法

微电网光伏发电预测精度与天气状态呈高度相关性,非晴空条件下气象因素的随机波动使得超短期预测精度较低。对此,文中提出一种改进Adaboost天气聚类和马尔可夫链的组合预测方法。首先采用滑动平均法提取辐照度特征变量,设计并训练Adaboost改进的K近邻(KNN)分类器,实现历史样本的分类;为进一步提高多云和阴雨天的预测精度,引入天气类型衰减系数对Hottel太阳辐射模型进行校正,形成完整描述各天气类型的辐照度基准模型;建立多阶加权马尔可夫链模型输出辐照度预测值;最后由光电转换模型实现间隔5 min的微电网光伏超短期预测。仿真结果表明,所述预测方法提高了各天气类型下的预测精度,对提高微电网经济调度水平具有重要意义。     

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...     

基于Kmeans-SVM的短期光伏发电功率预测

短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要的意义。提出了一种基于K均值算法(Kmeans)和支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测方法。根据短期光伏发电特性和光伏发电季节特性,组织预测模型的训练样本集。通过K均值算法对训练样本集进行聚类分析,在聚类得到的各类别数据上分别训练支持向量机。预测时根据预测样本的类别使用相应的支持向量机进行发电功率预测。经实验表明所提出的方法相较于传统的BP、SVM模型精度有了明显的提升,具有较好的工程应用潜力。     

基于深度信念网络的光伏电站短期发电量预测

为了解决现有光伏电站短期发电量预测方法存在的预测模型复杂、预测误差较大、泛化能力较低的问题,提出一种基于深度信念网络的短期发电量预测方法。首先综合考虑影响光伏出力的环境因素和光伏板的运行参数以及光伏电站历史发电量数据,对深度信念网络进行训练和学习。在此基础上,采用重构误差的方法确定深度信念网络隐含层层数。最后针对某光伏电站短期发电量进行预测算例分析,验证了该预测模型能主动选择样本抽象特征、自动确定隐含层层数,对短期发电量预测精度较高。对比前馈反向传播(Back Propagation, BP)神经网络预测模型与长短期记忆网络(Long/Short Term Memory, LSTM)预测模型,结果表明所提方法运算量低、预测精度高,且增加神经网络的深度比改进神经网络神经元对预测效果更有效。     

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。     

光伏虚拟同步发电机建模与仿真研究

为提高光伏虚拟同步发电机建模的准确性,给出了计及光伏输出最大功率点跟踪、储能、并网逆变器于一体的光伏虚拟同步发电机的建模方法。首先,考虑光伏阵列及蓄电池储能的输出特性,分直流和交流两部分建模,得到其各自的输出功率数学模型。其次,结合光伏输出最大功率点跟踪和储能的双环控制,提出一种分层协调的虚拟同步发电机控制策略,给出光伏虚拟同步发电机四种运行模式,并综合交直流输出特性,获得光伏虚拟同步发电机四模式运行的等效输出静态模型。最后,通过Matlab/Simulink平台搭建了光伏虚拟同步发电机的仿真模型。仿真结果验证了所建模型的准确性及控制策略的有效性。     

基于关键因子和辨识技术的光伏并网系统短路电流建模

为了提高光伏并网点短路时光伏系统输出短路电流计算准确性,提出以电压跌落程度n和光伏并网逆变器输出有功p及电网电压正序分量u⁺三个特征量为关键因子,分析推导三个关键因子与光伏并网逆变器输出电流峰值Imax的关系。采用光伏并网逆变器输出对称三相正弦交流电流为控制目标的电压功率控制策略,基于系统辨识技术,建立光伏并网逆变器输出短路电流模型并辨识其相关参数。运用求和算法,获得近似的光伏并网发电系统输出短路电流模型。基于MATLAB编程软件验证了所建模型的正确性。同时与PSCAD/EMTDC搭建的恒功率控制仿真模型对比分析论证了该模型能较准确反映光伏并网发电系统输出短路电流的大小。