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为提高光伏发电功率预测的精度和时效性,降低电网调度的安全隐患,提出了一种基于数字孪生模型、联合神经网络以及融合预测模型的光伏发电功率预测技术。该技术以针对常态预测的CNN LSTM网络和针对超短期预测的集成学习融合预测模型为核心,以光伏发电系统的数字孪生模型为基础框架,以某光伏电站的实测数据为基础进行了分析,实现了实时的多模式光伏发电功率精确预测。结果表明:改进的CNN LSTM联合网络模型能够实现较高预测精度,相比于现有的主流预测算法精度提高了约36%~58%;针对超短期的发电功率预测这一难点,集成学习融合框架可以进一步将预测精度提高25%左右。 相似文献
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《可再生能源》2021,39(5)
提高光伏发电功率预测结果的精度对电网规划和调度具有重要意义。基于前向神经网络或回归分析法的传统预测模型因缺乏历史记忆能力而导致自身鲁棒性较差、适应能力较弱。为了解决上述问题,文章提出了一种基于LSTM网络的光伏发电功率短期预测方法。在预处理过程中,文章先将天气类型依据日照晴朗指数量化为具体数值;然后,利用主成分分析法将与光伏发电功率相关性较高的多元数据序列进行降维,得到主成分数据序列;最后,建立基于LSTM网络的光伏发电功率短期预测模型,并将该模型的预测结果与BP网络预测模型和RNN网络预测模型的预测结果进行对比。模拟结果表明,基于LSTM网络的光伏发电功率短期预测模型能较好地反映时序数据的动态特性,预测精度较高,预测结果能够为电力调度部门提供可靠的数据支持。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于Attention-GRU的短期光伏发电功率预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统长短时记忆神经网络(LSTM)参数量较多以及在处理长时间序列时容易忽略重要时序信息的不足,提出一种结合注意力机制(attention)与门控循环单元(GRU)的Attention-GRU短期光伏发电功率预测模型。首先,基于改进相似日理论建立新的数据集;然后,利用门控循环单元提取光伏发电功率的时序特征,引入注意力机制加强对时序输入中重要信息的关注;最终构建针对不同天气类型的预测模型。仿真结果表明,提出的模型与对比模型相比,预测精度更高。 相似文献
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短期分布式光伏发电功率预测对配电网调度计划的安排及优化具有重要意义。人工智能技术的进步为精细化分析光伏发电功率预测结果的影响因素以及提高光伏发电功率的预测精度提供了有效途径。文章提出一种基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法。首先,基于随机森林中的增益情况,对影响分布式光伏发电系统的各项特征参数进行筛选;然后,通过自适应神经模糊推理算法对输入数据进行训练,并使用粒子群算法对ANFIS模型进行优化;接着,建立基于离线训练和在线预测的ANFIS-PSO分布式光伏发电功率预测模型;最后,利用北京某地分布式光伏发电系统的实际数据来验证模拟结果的准确性。 相似文献
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随着光伏发电逐渐接入电网,电网对光伏功率的预测精度也提出了更高的要求。针对双轴太阳能自动跟踪系统实际运行中存在的跟踪偏差角以及采用传统迭代误差修正思想进行多模型预测时存在的误差异常值,提出一种基于跟踪偏差角和改进迭代误差修正的光伏功率预测模型。首先,建立改进迭代误差修正模型;然后,利用改进迭代误差修正模型对功率预测进行一层优化;最后,结合跟踪偏差角完成对光伏功率预测的二层优化。仿真结果表明,所建立的光伏功率预测模型能使功率预测精度提高5%左右,弥补了单一模型存在的不足。 相似文献
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分析光伏发电输出功率预测的影响因素,确定了基于BP神经网络的功率预测模型,针对BP神经网络本身易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化算法(PSO)和带扩展记忆粒子群优化算法(PSOEM)这2种群智能算法来优化BP神经网络的初始值和阈值,分别建立了基于PSO-BP神经网络和基于PSOEM-BP神经网络的光伏电站输出功率预测模型。根据某光伏电站2月1日—6月30日的光伏发电历史数据,利用所提3种模型对光伏发电系统进行了功率预测。误差对比结果表明,基于PSOEM-BP神经网络的功率预测精度明显高于基于PSO-BP神经网络的功率预测精度,故采用PSOEM优化后BP神经网络模型进行光伏功率预测,具有一定的理论和实用价值。 相似文献
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随着并网光伏发电容量的持续增加及多能源发电协同利用的需要,光伏发电功率的高精度预测对于提高规模化光伏发电的优化调度和安全运行日益重要。为了解决单一预测模型精度低的问题,提出了一种基于季节气象特征划分的光伏发电多模型预测方法。通过不同季节下光伏发电系统的电气特性和出力特性分析,说明了按照季节来划分功率预测多模型的必要性。以某光伏电站为例,利用BP神经网络建立不同季节的光伏发电预测模型,通过遗传算法优化了季节模型参数。利用实测数据对2种功率预测方法进行了比较,结果表明,该方法能有效提高光伏电站的功率预测精度。 相似文献
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《太阳能学报》2021,(9)
提高光伏发电功率预测精度,对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。本文提出一种经验模态分解(EMD)、主成分分析(PCA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的5种环境因素,首先利用EMD将环境因素序列进行分解,得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况,降低环境因素序列的非平稳性;其次利用PCA提取特征序列的关键影响因子,消除原始序列的相关性和冗余性,降低模型输入的维度;最终利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态时间建模,实现对光伏发电功率的预测。采用山西省某电站的8个月实测数据进行验证,实验结果表明,该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。 相似文献
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文章提出一种混合蛙跳算法和核主成分分析的光伏发电功率综合预测方法,以日期、时刻、历史天气预报中的云层状况和温度为输入量,以光伏发电系统历史发电数据和历史天气预报数据为基础,用核主成分分析对输入量降维,提取主要输入成分,与光伏发电功率输出共同构成历史数据库,对历史数据进行训练,建立光伏发电功率的综合预测模型,利用相对均方根误差对模型进行评估。结果表明,文章提出的方法建模速度快,模型预测精度较高。 相似文献
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光伏发电大规模并网给电网的稳定运行带来巨大挑战,提高光伏发电功率预测水平对光伏能源并网安全具有重要意义.光伏发电系统功率输出具有明显的非线性、间接波动性和不确定性特点,须采用数学模型结合多尺度预测方法实现较高预测精度.针对多元线性回归算法、马尔科夫链预测、神经网络算法、支持向量机和组合预测等光伏系统输出功率的直接预测方... 相似文献
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高精度光伏功率预测在光伏并网、电网安全稳定运行中起着重要作用。为获得可靠的预测功率,本文提出了一种基于因果卷积神经网络(Causal Convolutional Neural Network,CCNN)的预测模型。首先,将处理后的特征数据输入到因果卷积神经网络,在每一卷积层中,利用LSTM网络输入门对输入数据去噪,选出重要信息,而后经过1×1卷积核实现信息整合,同时降低运算复杂度,从而构建出CCNN预测模型。最后,采用巴西某发电厂真实数据对模型进行验证,并与人工神经网络(ANN)、LSTM和卷积神经网络(CNN)模型进行对比。结果表明,该方法可以很好地反映时序信息的动态特性,且预测精度优于对照模型,具有一定的实用价值。 相似文献
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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。 相似文献