基于布谷鸟-Elman算法的光伏发电预测

提高光伏发电功率预测的精度对于保证电网的安全稳定运行、提高光伏资源的开发和利用率具有重要的意义。文中提出了一种基于天气相似度以及改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型。首先在选取相似日上,提出一种基于距离和角度趋势的相似度计算方法,选出与待预测日相似度更高的相似日。其次,利用改进后的布谷鸟算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化并构建光伏发电短期功率预测模型。最后将文中提出的光伏发电预测模型与传统Elman神经网络模型的预测结果及实际输出值进行比较,结果表明改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型预测精度更高。     

基于MEA-Elman神经网络的光伏发电功率短期预测

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。     

基于小波变换和优化的Elman神经网络的光伏功率预测

准确地预测光伏发电功率,有利于提高电网系统运行的可靠性和经济性。分析各个气象因素对光伏发电功率的影响,确立了关键的气象因素,并利用小波分析获得气象因子样本集和光伏功率样本集不同频带下的小波系数作为神经网络的输入训练集,结合Elman神经网络建立不同天气条件下的光伏功率预测模型。提出基于自适应遗传算法优化的Elman神经网络模型,优化后的Elman神经网络在晴天、阴天、雨天3种情况下预测值的平均相对误差率分别为5.43%、8.26%、14.15%,相较于Elman神经网络分别降低了13.16%、16.61%、17.33%,改善了Elman神经网络的预测精度,提高了Elman神经网络的学习能力和泛化能力,验证了所提方法的有效性。     

模糊聚类-Elman神经网络短期光伏发电预测模型

光伏发电功率预测是电网安全稳定运行的基础,从数据挖掘的角度提升光伏发电功率预测精度,文中提出基于孤立森林、模糊C均值和Elman的短期光伏发电功率预测模型。根据预测日选择相似日数据并按天气分类作为训练样本;采用孤立森林清洗训练样本中的异常部分;应用模糊C均值对相似日以及待预测日的气象数据进行聚类分析。结合Elman神经网络算法,形成含孤立森林数据清洗的模糊聚类-Elman神经网络的预测模型,对光伏出力进行精确预测。根据某地市现场实测数据进行实验仿真,预测结果分别与传统Elman和BP模型的预测结果进行对比,所述模型可以获得更高的预测精度。     

基于反馈型神经网络的光伏系统发电功率预测

分析了光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立了反馈型神经网络光伏系统发电功率预测模型。该模型采用Elman神经网络结构,利用其强大计算能力、映射能力和稳定性,将光伏发电的历史数据和天气情况一同作为样本,对模型进行训练和发电功率预测。仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,为解决光伏系统发电功率预测提供了一种可行路径。     

基于反馈型神经网络的光伏系统发电功率预测

分析了光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立了反馈型神经网络光伏系统发电功率预测模型.该模型采用Elman神经网络结构,利用其强大计算能力、映射能力和稳定性,将光伏发电的历史数据和天气情况一同作为样本,对模型进行训练和发电功率预测.仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,为解决光伏系统发电功率预测提供了一种可行路径.     

利用智能水滴算法优化神经网络的MPPT

光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)对于提高光伏发电效率有着重大意义。给出一种智能水滴(IWD)算法优化Elman神经网络的MPPT方法。利用IWD算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,提高Elman神经网络的训练效果。将IWD算法优化Elman神经网络的MPPT方法与传统预测方法进行对比,结果验证了所提方法的有效性。     

基于双层Elman神经网络的光伏发电功率预测

随着光伏发电规模的不断扩大,光伏发电的波动性对其接入电网带来了很大挑战。文章在光伏发电功率影响因素研究的基础上,提出了一种基于双层Elman神经网络的光伏发电功率预测模型,利用历史辐照度数据、相关气象因子及天气预报数据进行功率预测。仿真分析表明该模型具有良好的预测效果。     

基于PSOEM和神经网络的光伏电站功率预测

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。     

基于小波去噪-KPCA神经网络的光伏功率预测方法

为了提高光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于小波去噪/聚类/核主成分分析(KPCA)神经网络的光伏发电功率预测方法。首先,应用二维小波阈值去噪法预处理光伏出力数据;然后,应用k-means算法将预测模型分为4种不同模式下的子预测模型;引入KPCA对输入空间降维重构,利用粒子群优化(PSO)神经网络算法建立基于聚类/KPCA/神经网络的光伏发电功率预测模型。采用某光伏电站的实例数据进行预测分析,结果表明该模型实现了不同模式下的光伏出力较为精准的预测,显示出良好的预测性能,验证了预测模型的可行性和有效性。