基于神经网络和改进相似日的光伏电站功率预测

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。     

基于相似日和小波神经网络的光伏短期功率预测

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。     

基于果蝇算法与自适应性遗传算法组合优化神经网络的光伏电站短期出力预测

光伏电站的输出功率会随着很多因素发生波动,若能够提高光伏系统出力预测的准确性,则能有效地降低光伏电站并网后对电网造成的冲击,提高电力系统的稳定性。建立了果蝇算法与自适应遗传算法组合优化的BP神经网络的预测模型。从预测结果可以发现,采用组合优化算法的BP神经网络模型能够有效避免地BP神经网络易陷入局部极小值点的缺陷,相比于仅优化权值和阈值的BP神经网络模型提高了预测精度,具有一定的应用价值。     

基于相似日和神经网络的光伏发电预测

光伏发电系统的输出功率受到季节、太阳辐射强度、温度和湿度等气象条件影响,呈现出时变性、间歇性和随机性。文章提出了基于相似日原理和改进的BP神经网络预测方法,利用光伏电站的历史气象信息建立气象特征向量,基于曼哈顿距离寻找相似日,根据给定的不同预测日选取3个相似日的输出功率作为预测模型输入,直接预测发电站的输出功率。以某光伏电站为例进行建模预测,并通过预测误差分析证明了算法的有效性。     

基于相似日和IGA-BP的光伏发电功率预测方法研究

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。     

基于改进神经网络的光伏发电功率短期预测方法研究

针对光伏发电中因多种随机因素引起的输出功率不确定性问题,文章结合思维进化算法和BP神经网络算法建立了光伏发电功率的短期预测模型,模型的输入因子为大气温度、辐照度、风速和历史输出序列。根据季节变化采用4个预测单元对预测模型进行训练和电站出力预测,并通过仿真对所提算法的有效性和准确性进行验证。结果表明,MEA-BP模型能有效降低BP网络模型的预测误差。     

基于MEA-Elman神经网络的光伏发电功率短期预测

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。     

基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究

提出了相似日和动量优化BP神经网络的光伏短期功率预测方法,采用与输出功率强相关的辐照度作为相似变量选取相似日,通过动量法优化并以相似日历史数据和气象信息作为训练样本建立BP神经网络预测模型.以新疆某光伏电站的实际运行数据进行验证分析,结果表明该方法在晴天和非晴天天气环境下能够达到预测精度,验证了所提模型和算法的准确性和...     

基于相似日误差校正的光伏功率预测

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。     

基于TOPSIS-GRNN的机理-数据混合驱动光伏电站功率预测

针对传统光伏功率预测精度比较低的问题,文章提出了基于TOPSIS-GRNN的机理-数据混合驱动光伏电站功率预测模型。首先,对多个气象指标和光伏电站的输出功率进行了相关性分析,并选取了相关度较高的气象数据作为模型的输入因子,利用TOPSIS算法选择出最优相似日;然后,将光伏电站输出功率理论值和气象数据建立GRNN预测模型;最后,结合DKASC网站上的历史气象数据和功率数据,对该模型进行了仿真试验并验证。试验结果得出功率预测精度RMSE平均值为0.826 9 kW,MAPE平均值为3.45%,MAE平均值为0.019 5 kW。该预测方法的预测精度明显高于单一预测模型,具有一定的理论和实用价值。     

基于Kmeans和CEEMD-PE-LSTM的短期光伏发电功率预测

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...     

基于RBF-BP组合神经网络的地震预测研究

针对地震预测中预测因子高度非线性、训练样本数量有限及分布不均匀的问题,提出采用RBF-BP组合人工神经网络对地震预测因子样本进行建模和预测,并用RBF神经网络初步训练预测因子样本,将训练结果输入BP神经网络,根据期望输出值加强训练.实例分析表明,该预测方法可行并能有效提高地震预测精度.     

基于CA-SE-GA-BP的光伏发电功率预测

针对光伏发电功率预测精度低的问题,以澳大利亚爱丽丝泉地区某200kW的光伏电站为例,选用遗传算法(GA)优化BP神经网络,采用相关性分析法(CA)确定太阳辐照度、温度、湿度为影响光伏发电功率的主要因子,结合经样本熵(SE)量化的天气类型作为模型输入量,提出CA-SE-GA-BP神经网络的光伏发电功率预测模型。结果表明,多云天气下CA-SE-GA-BP神经网络均方根误差、平均绝对百分比误差分别为4.48%、2.27%,晴天、雾霾、雨天三种天气类型下的预测误差也基本上不超过10%,相较于SE-GA-BP、CA-GA-BP、GA-BP神经网络,CA-SE-GA-BP神经网络预测误差降低,为解决光伏系统发电功率预测提供了一种高效准确可行的方法。     

基于卷积神经网络与LightGBM的短期风电功率预测方法

考虑到风力发电存在的波动性和不确定性,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和LightGBM相结合的风力发电机功率预测模型.先对相邻风电机组原始数据进行时序特征相关性分析,构建新的特征集;其次,应用CNN从输入数据中提取信息,并通过比较实际结果调整网络参数;再次,考虑到单一卷积模型在预测风电时的局限性,将LightGBM...     

基于综合相似日和功率相关性的光伏电站预测功率修正

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。     

基于改进灰色模型与BP神经网络模型组合的风力发电量预测研究

针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP神经网络相结合构建组合预测模型,采用灰色关联法改进组合预测的权重系数。实例分析表明,改进的优选组合模型预测的准确度高于单一模型及传统的优选组合预测模型。     

考虑预报因子选择的神经网络降雨径流模型

为优化神经网络模型的应用效果,研究了基于神经网络的降雨-径流模型,根据Copula熵法确定预报因子,并与传统的线性相关法进行比较分析,采用BP、RBF、GRNN三种神经网络建立降雨-径流模型,应用均方根误差、合格率、确定性系数三个指标为模型选取评价准则。通过对金沙江流域的径流预报,发现基于Copula熵法的BP模型预报结果更接近实测值,精度更高。     

基于MEEMD-GAELM组合模型的短期风电功率预测

考虑到风电功率短期预测的准确性对电网调度具有重要作用,提出了一种由改进的集成经验稳态分解(MEEMD)与基于遗传算法优化的极限学习机(GAELM)相结合的短期风功率组合预测模型,首先对原始风功率时间序列进行总体平均经验模态分解(CEEMD),通过排列熵剔除异常分量,再对剩余分量进行经验模态分解(EMD),其结果即为MEEMD分解所得分量,对分量分别建立GAELM预测模型,将各分量预测结果相加,即得到最终预测结果。对东北某风电场实测数据进行试验表明,与传统预测方法相比,组合预测模型有效提高了短期风功率预测的精确性。     

基于神经元网络方法的风电场风电功率预报研究

风电大规模并网使风电对电网的冲击问题越来越凸显,许多地方出现了拉闸限电的情形,随着百万千瓦级风电基地、千万千瓦级风电基地的规划及建设,急需开展行之有效的风电场风电功率预报,来满足风电上网调度的实际需求,利用数值模式预报的风速、风向等预报场及风电场逐时风电功率资料,通过神经元网络方法进行了风电场风电功率预报试验,预报精度与2002—2006年欧洲风能计划中的风电场风电功率预报精度相当。