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基于PSO-BP神经网络的短期光伏系统发电预测 总被引:1,自引:0,他引:1
对光伏发电影响因素进行了分析,建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内部连接权值和阈值,兼具粒子群和BP神经模型的优点,具有较好的收敛速度,泛化性能与预测精度。将光伏电站发电历史数据与天气情况作为样本,运用所建立的模型进行了训练与预测。结果表明,经过粒子群优化的BP网络模型预测精度高于典型BP网络,验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对高比例光伏接入电网时,光伏出力的波动性会严重影响电力系统稳定运行的问题提出一种基于平均影响值与改进粒子群优化神经网络的组合式光伏出力短期预测模型。首先,采用直接预测法,选取总辐射量、直接辐射量、散射量、相对湿度、气温、风速和降雨量7个影响光伏出力的因素,构建MIV-PSO-BPNN模型,基于Rapid Miner数据挖掘得出降雨量对光伏出力平均影响值为0.0099,影响较小,不作为模型输入变量。然后,用改进PSO优化算法对BPNN的权值与阈值进行优化。最后,利用上海浦东国际机场T2-2光伏电站数据进行验证,结果表明MIV-PSO-BPNN模型对光伏出力预测有效,在实际中有一定应用价值。 相似文献
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主轴承作为风力发电机组的重要部件,一旦发生故障,会影响风力发电机组整机工作的发电性能,严重时故障甚至会造成停机,不仅影响发电量,更会产生高昂的维修费用。通过运用相关性分析,根据Pearson相关系数矩阵对原有的多个指标进行分析。然后运用主成分分析,首先对数据的原始特征预处理,得到6个主成分,然后将这6个主成分作为BP神经网络的输入,运用神经网络对风力发电机的主轴承进行预警。神经网络模型结果表明,该模型对风力发电机主轴承故障预警具有非常好的识别效果,基于主成分和神经网络对风力发电机主轴承故障预警对实现机组智能故障诊断,提高机组的运行效率具有十分重要的意义。 相似文献
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针对光伏发电系统短期预测影响因素较多、预测精度较低、稳定度不高等问题,提出一种基于动态时间弯曲(DTW)和变分模态分解(VMD)的粒子群(PSO)优化的BP神经网络光伏发电预测方法。首先使用动态时间弯曲算法对光伏发电功率及影响因素的数据进行测算得到DTW值,再根据DTW值选择对光伏发电功率影响较大的辐射度作为主要影响因素,然后利用变分模态分解将影响因素及光伏发电功率进行分解,降低数据的波动性和非平稳性。运用粒子群优化的BP神经网络对各分量进行预测,然后将预测结果进行叠加,叠加所得结果即为最后预测结果。在Matlab中对该方法和其他神经网络进行算例验证和误差分析,结果表明采用该方法预测结果精度高,稳定性好。 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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光伏发电功率预测对电网的稳定性和安全性具有十分重要的意义。提出了基于相似日和小波神经网络的预测方法,根据相似日理论通过灰色关联系数法选取历史相似日,将选取的6个相似日的发电数据作为模型的输入变量,同BP神经网络、小波神经网络的预测结果进行对比和误差分析。以某光伏电站历史发电数据为例,验证算法的可行性。 相似文献
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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
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《可再生能源》2019,(11):1595-1602
由于太阳辐照度及其他气象会随时发生变化,导致光伏电站输出功率具有可变性和不确定性,这将会对电网的安全运行造成重大影响。文章研究了影响光伏电站输出功率的几种气象因素,提出了一种基于小波包与最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期光伏电站输出功率预测方法。首先,利用小波包将原始光伏电站输出功率,以及太阳辐照度、环境温度、环境湿度等气象因素进行分解,得到基频信号和多层高频信号;然后,利用最小二乘支持向量机所具有的处理小样本数据和解决非线性函数的能力,将得到的基频信号和多层高频信号作为最小二乘支持向量机的输入变量;最后,将不同尺度的输出结果进行叠加、合成,得到原始光伏电站输出功率的预测值。仿真结果表明,与传统的最小二乘支持向量机预测法、BP神经网络预测法,以及EMD与LSSVM相结合的预测方法相比,文章预测方法的预测精度较高,可以有效地预测光伏电站输出功率。 相似文献
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提出一种基于天气预报的光伏输出功率短期预测模型。该模型包括倾斜面辐射基值部分和与气象类型密切相关的光电转化系数值部分。利用地理位置和光伏阵列安装特性计算辐射基值,结合大量历史数据和天气预报状况拟合光电转化系数,得出不同季节、不同气象类型下的光电转化系数值,最后给出了光伏输出功率短期预测模型的数学表达式,并通过实例进行了验证。预测结果表明,该预测模型简单有效,适于工程实际应用,具有较高的精度。 相似文献
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Regional forecasts of power generated by photovoltaic systems have an important role helping power utilities to manage grids with a high level of penetration of such systems. The objective of this study is to propose a method to obtain one-day ahead hourly regional forecasts of photovoltaic power when regional information is available. The method is based on the use of principal component analysis, support vector regression and weather forecast data. One-day ahead regional forecasts of photovoltaic power were done for 4 of the main regions of Japan for 1 year, 2009, using hourly power generation data of 453 photovoltaic systems. The performance of the method was characterized comparing the results it yielded with the ones provides by a persistence approach and by an approach that do not employ the principal component analysis. Moreover, the expected smoothing effect on the error achieved when the regional forecasts are based on forecasts for each photovoltaic system is presented, constituting an additional reference to evaluate the proposed method. The results show that the method performed well; its regional forecasts had a normalized annual root mean square error of 0.07 kWh/kWrated in the worst case, and the persistence approach was outperformed by at least 51% regarding the same error. The use of principal component proved to be a simple and particularly effective approach, decreasing the bias of the forecasts in all regions, and causing a reduction of the normalized root mean square error from 20.2% to 57.8% depending on the region. The proposed method also yielded results within the same level of forecasts which benefitted from the smoothing effect; the former presented a maximum variation of 10.2% of the normalized root mean square error of the latter in the worst case. 相似文献
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