共查询到17条相似文献,搜索用时 234 毫秒
1.
区间预测方法可以反映光伏发电功率可能的变化范围,提供比点预测方法更丰富的预测信息。文章提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的区间预测模型以直接输出光伏功率预测区间。为优化模型输出区间的性能和避免惩罚系数选择问题,构建了一种考虑区间预测偏差信息的改进预测区间优化模型,并采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)求解,获得最优RBF神经网络输出权值以提高预测区间的可信度和准确性。通过对比传统区间优化模型和所提改进区间优化模型的预测结果,发现改进区间优化模型能够获得宽度更窄和预测偏差更小的光伏功率预测区间,可为调度决策提供更准确的辅助信息。 相似文献
2.
为了提高太阳能的利用率,应使光伏阵列时刻都工作在最大功率点上。提出分别利用BP神经网络法与灰色BP神经网络法对最大功率点进行跟踪,对给定参数的光伏电池特性进行仿真分析,对建立好的BP神经网络通过Matlab编程进行训练,得到最优的训练系数,从而可以得到给定参数的光伏电池的最大功率点跟踪模型;计算出跟踪误差,再结合灰色预测方法对误差进行校正,进而得出误差较小的预测模型和最大功率点跟踪模型。计算结果表明,基于灰色BP神经网络法对最大功率点的跟踪迅速、准确。 相似文献
3.
4.
提出了一种基于SAPSO-BP(模拟退火粒子群优化BP神经网络)和分位数回归的光伏功率区间预测方法.首先给出一种动态SAPSO-BP算法对光伏出力进行预测,该方法考虑BP的局部极小化和粒子群的早熟收敛等问题,能优化BP的参数设置,提高光伏功率的预测精度.在光伏功率确定性预测的基础上,通过分析不同天气类型下SAPSO-B... 相似文献
5.
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
6.
7.
8.
9.
为了有效提高光伏发电系统的最大输出功率,在综合考虑传统算法优缺点的基础上,研究一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的光伏最大功率点跟踪(MPPT)方法。通过建立神经网络最大功率点预测模型,并将预测模型转化为可在Simulink中直接使用的模块,避免了使用传统的S函数控制方法。在Matlab/Simulink环境下进行了仿真验证,仿真结果表明在光照强度和温度迅速变化时,该新型算法较传统电导增量法明显缩短了MPPT的跟踪时间,并且有效抑制了系统在最大功率点附近的波动。 相似文献
10.
针对单一预测方法的局限性,本文采用物理方法和统计方法相结合的预测方法,建立光伏发电功率组合预测模型,并在预测模型中考虑电站的限电及检修计划。采用理论功率法、基于改进相似日的BP神经网络法、基于改进相似日的支持向量机对预测日的光伏功率分别进行预测,通过提出的博弈论组合赋权法来计算各模型的权重。通过某光伏电站的实际数据验证,计算分析了预测误差,结果表明,通过组合赋权法得到的权重克服了单一权重的片面性,使得综合评价更合理、科学,在限电情况下仍具有较高的预测精度,对光伏发电系统的功率预测具有一定的学术价值和工程实用价值。 相似文献
11.
光伏发电系统出力的随机性会对大电网造成冲击,需要加强光伏阵列发电功率预测的研究.为此,提出采用拟牛顿法小波神经网络建立光伏发电系统短期功率预测模型.以某光伏电站实测数据为比较对象,与基于标准梯度下降法BP神经网络以及基于附加动量和自适应学习速率结合的BP神经网络建立的2种预测模型进行对比研究,结果表明,拟牛顿法在收敛速度和预测精度上都更具有优势.此外,通过和拟牛顿法BP神经网络功率预测方法对比表明,拟牛顿法小波神经网络的预测精度更高,尤其是在一天早中晚时刻或辐照度较低情况下预测效果得到了很大的提高. 相似文献
12.
准确地预测风力发电及光伏发电的输出功率对提高风光互补供电系统的调度质量具有重要意义。建立了基于BP神经网络的风光混合预测模型,将现有技术中分两次预测的风电功率和光伏功率采用同一个预测模型,同时实现整个区域风电场及光伏电站的输出功率预测,在简化预测方法的同时提高预测准确度。通过某海岛的风电及光伏电站的实际数据验证,计算分析了预测误差。结果表明该方法具有较高的预测精度,对风光混合的功率预测具有一定的学术价值和工程实用价值。 相似文献
13.
14.
针对基于BP神经网络的光伏系统MPPT策略在光照强度突变时存在较大误差的问题,提出了一种改进的果蝇优化算法用于BP神经网络的权值和阈值优化,并建立了基于IFOA-BP神经网络算法的光伏系统MPPT控制的仿真模型。测试和仿真结果表明,IFOA的收敛速度和求解精度较改进前均有明显提升;IFOA优化后的BP神经网络收敛速度加快,预测误差减少;较之于电导增量法,IFOA-BP神经网络的MPPT策略在稳态条件下能明显抑制功率波动,在外界条件发生突变时,能迅速准确地追踪到最大功率点,具有良好的稳态精度和动态特性。 相似文献
15.
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。 相似文献
16.
电力系统需要保持发电功率与用电负荷的即时平衡,而电力负荷具有非线性、时变性和不确定性等特点。针对此问题,考虑天气与日期类型的影响,构建小波变换(wavelet transform,WT)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络组合预测模型,对电力负荷进行短期电力负荷预测。首先,用小波变换对数据集进行特征提取、信号去噪,消除数据的波动性;其次,将预处理后的数据利用LSTM进行训练,将输出结果进行序列重构;最后,进行负荷预测,WT-LSTM组合预测模型分别与BP神经网络预测模型和LSTM预测模型进行对比数据。结果表明,WT-LSTM神经网络组合预测模型的预测效果最好,有效地提高了预测精度。 相似文献
17.
BP-马尔科夫组合预测方法在光伏发电量预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献