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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
光伏发电预测对于减小并网光伏发电系统对电力系统的影响具有重要意义。针对光伏系统的发电特性,根据影响光伏发电出力的因素,提出选取相似日的方法,通过计算分析相似度筛选出与预测日特征相似的历史数据,与天气数据一同作为预测模型的训练样本。利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行光伏发电预测,并通过某微电网示范工程的光伏系统数据验证,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,对光伏发电预测具有一定的参考价值。  相似文献   

2.
在分布式光伏电源大规模接入的情况下,发电功率的预测问题受到越来越多的重视。本文在全面统计分析影响光伏电源发电功率的因素的基础上,提出可针对气象部门提供的预测日分时气象数据分别寻找相似数据点,并将历史数据重新组合成为新的相似日,再进行预测。本文以某区域分布式电源智能管控平台的实测数据为样本,运用BP算法进行训练和预测,取得了较好效果,尤其在天气突变时优势更为明显。  相似文献   

3.
4.
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。  相似文献   

5.
由于历史数据和天气因素对光伏出力预测的影响较大,提出了一种日特征相似度与形状相似度相结合的方法,分时段地预测光伏发电功率。该方法首先采用欧式距离法对气象类型进行细分,然后在不同时间段中分别利用两种相似日选取算法选取历史相似日,再利用其对应时段的历史功率值及气象数据,采用BP神经网络对预测日相应时段的功率进行预测,结果表明该方法的预测精度有明显提高。  相似文献   

6.
光伏发电的随机性和不确定性是制约光伏发展的主要原因。为了提高短期光伏发电功率预测精度,提出了一种考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测方法。针对不同季节和天气类型划分历史数据,根据灰色关联度计算结果确定相似日。采用混沌初始化、控制因子非线性调整和莱维飞行等策略对斑点鬣狗优化(spotted hyena optimizer)算法进行改进,采用改进斑点鬣狗算法(improved spotted hyena optimizer)对核极限学习机进行优化,建立基于改进斑点鬣狗算法优化(kernel extreme learning machine,KELM)的短期光伏输出功率预测模型。利用实际光伏电站监测数据进行仿真分析,结果表明,基于ISHO-KELM的短期光伏输出功率预测模型能够降低光伏输出功率预测过程中的波动性,提高预测精度,验证了所提光伏预测方法的正确性和实用性。  相似文献   

7.
光伏发电功率的智能预测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
光伏发电系统的出力具有强烈的波动性,为了减轻其对电网的冲击,有必要进行光伏出力预测。提出了一种基于灰色关联度分析(gray relational analysis, GRA)和最小二乘支持向量机( least square support vector machine , LSSVM)方法对光伏出力进行预测,该方法是传统直接预测和间接预测方法的结合,分析了辐照度、天气类型等对光伏输出功率的影响。通过GRA选择训练样本,使样本更全面地反映预测日的天气属性;然后运用LSSVM提前24 h预测输出功率,利用天津市太阳能光电建筑示范项目的实测数据对该预测模型进行了测试与评估,算例结果表明,所提出的GRA-LSSVM的预测方法具有较高的预测精度。  相似文献   

8.
针对晴空、非晴空条件下光伏出力预测精度不高等问题,提出一种改进K均值(K-means++)算法和黑猩猩优化算法CHOA(chimpanzee optimization algorithm)相结合,优化最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machine)的模型,进行光伏功率预测。首先,利用密度聚类和混合评价函数改进K-means++对原始数据进行自适应类别划分。其次,通过相关性分析和随机森林特征提取构建模型的输入特征集。最后,根据特征集建立基于DK-PCHOA-LSSVM的短期光伏发电预测模型。结合实际算例,结果表明:该模型在恶劣天气下预测精度明显优于其他模型,验证了其有效性和优越性。  相似文献   

9.
基于相似日和CAPSO-SNN的光伏发电功率预测   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种基于相似日和云自适应粒子群优化(CAPSO)算法优化Spiking神经网络(SNN)的发电功率预测模型。考虑到季节类型、天气类型和气象等主要影响因素,提出以综合相似度指标进行相似日选取;以SNN强大的计算能力和其善于处理时间序列问题的特点为基础,结合CAPSO算法搜索的随机性和稳定性优化SNN的多突触连接权值,减少对权值的约束,提高算法的收敛精度。根据某光伏电站的实测功率数据对所提模型进行测试和评估,结果表明,该模型比传统预测模型具有更高的预测精度和更好的适用性。  相似文献   

10.
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。  相似文献   

11.
光伏发电功率预测对提高并网后电网的稳定性及安全性具有重要意义。文章提出一种基于相似日和小波神经网络(WNN)的光伏功率超短期预测方法。首先利用光伏发电系统的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度寻找到合适的相似历史日。再根据自相关性分析法找出与预测时刻功率相关性最大的几个历史时刻功率,结合历史时刻的温度,辐照度,风速等光伏出力的主要天气影响因素科学合理的确定模型输入因子。最后使用小波神经网络(WNN)创建预测模型,通过相似历史日数据作为训练样本训练小波网络,而后对预测日的出力情况进行逐时刻预测。实例分析表明,该方法具有较高的预测精度,为解决光伏发电系统超短期功率预测提供了一种可行路径。  相似文献   

12.
安鹏跃    孙堃 《陕西电力》2020,(8):38-43
光伏发电功率预测对提高光伏电站控制、调度性能以及保证电网的安全稳定运行具有重要意义。提出一种基于相似日和回声状态网络(ESN)的光伏发电功率预测模型。首先运用相关性分析法对光伏发电功率的影响因素进行了深入分析,并筛选出其主要影响因素;再利用主要影响因素的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度(GRA)寻找合适的相似日;最后运用ESN创建预测模型,利用相似日历史数据训练ESN,而后对预测日的输出功率进行逐时预测。算例表明,对比传统模型,GRA-ESN模型具有更高的预测精度和更好的可行性。  相似文献   

13.
根据光伏发电系统的历史发电数据和气象数据,考虑天气类型、日照强度和大气温度及风速等因素,提出一种基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)和支持向量机(support vector machine,SVM)的光伏系统发电功率短期预测模型。基于差异性和相关性原理,同时考虑相似日选择算法,通过NMF算法对由相似日组成的输入样本进行分解,得到非负的低维映射矩阵,将其作为支持向量机的输入,预测光伏系统的发电功率。该模型在消除冗余信息、减少变量维数的同时,保留了原始问题的实际意义。实例表明,该方法降维效果明显,预测精度得到显著的提高。  相似文献   

14.
分析了影响光伏出力的气象因素,结合光伏系统实际运行数据和气象信息,提出一种基于天气类型聚类和LS—SVM的光伏出力预测模型。选取太阳辐照时间、温度、相对湿度等作为气象特征向量,通过计算各向量的加权欧氏距离,筛选出最佳聚类集合,确定训练样本,使样本数据能更好地反映待预测日的实际气象信息。取最佳聚类日气象特征、相应光伏出力及待预测日气象特征输入训练好的LS—SVM模型,输出为待预测日对应时刻的光伏出力。最后通过实际算例分析、评估,验证了所提模型和算法的有效性,并通过增加样本数据点获得了更加精确的预测结果。  相似文献   

15.
光伏发电具有较强的波动性和随机性的特点,大容量光伏发电接入,会对电力系统的安全稳定运行带来严峻挑战.本文分析了温度、湿度等气象因素对光伏发电系统输出功率的影响,结合光伏系统的历史发电数据与气象信息,提出一种基于天气类型聚类的支持向量机预测模型.通过计算合适的权值,确定各气象因素的加权欧氏距离,选择输入样本,使样本能更好地反映预测日的天气属性;在此基础上运用支持向量机进行短期输出功率预测,并利用某地实测数据对训练好的模型进行了测试与评估.结果证明,该方法建立的模型具有较高的精度.  相似文献   

16.
随着大规模光伏电站接入配网,为了减轻光伏出力的随机性对电网安全稳定运行的影响,有必要加强光伏出力预测研究。提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏出力超短期预测模型,模型的输入考虑了待预测时段的最新气象信息,提前1h对每刻钟的光伏出力进行预测。为了能更精确地反映待预测日的天气情况,对影响光伏出力的每一气象因素,分别赋予一适当权值,通过计算加权欧氏距离确定各时段的训练样本。最后,利用含有突变情况的天气对训练好的模型进行了测试和评估。结果表明,所提模型预测精度较高,能够为电网调度部门制定合理调度计划提供一定的参考依据。  相似文献   

17.
为了提高短期光伏发电功率预测的精度,提出了一种基于白冠鸡优化算法(COOT)优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,分别选取某光伏电站在2017年4月和7月的前21天数据进行仿真分析,计算光伏输出功率和每一个气象因素之间的皮尔逊相关系数;然后,依据皮尔逊相关系数选择太阳总辐射强度、太阳散射辐射强度、太阳直射辐射强度、组件温度和环境温度5个气象因素作为预测模型的输入数据,光伏电站的发电功率作为输出数据。通过与BP和SVM预测模型进行仿真对比可知,对于4月和7月的数据来说,COOT-SVM预测模型的均方根误差、均方误差和平均绝对误差均比BP和SVM预测模型小。因此,所提COOT-SVM预测模型可有效提高短期光伏发电功率的预测精度,具有较高的工程应用价值。  相似文献   

18.
针对传统单一预测方法存在的局限性,引入了考虑特征加权的模糊聚类方法,进行关于天气类型的划分以得到相似样本;提出多模型动态最优组合预测方法,根据各窗口期预测误差的波动情况,设置合适的临近历史样本窗口宽度,利用窗口期中的数据和构建的最优赋权模型进行组合权重的求解,在避免单一预测方法片面性的同时,提高了对各种天气的适应性。通过算例验证分析表明,所提出的组合预测方法在各种天气类型下的预测效果都优于理论预测、BP预测和LSSVM预测等单一预测方法,能够有效提高预测的有效性和准确性,具有较高的工程实用价值。  相似文献   

19.
光伏发电的功率波动性大,其准确预测对于大规模的光伏发电并网具有重要意义。利用相关性分析法与时间序列方法选取并预测了某电站所在区域的气象数据,得到光伏发电现场更为准确的气象信息预测值。利用主成分分析方法对气象数据降维,得到几种关键影响因子,最终利用改进的支持向量机(SVM)算法对多变量特征序列与光伏功率的关系建模。在验证试验中,使用训练后的支持向量机模型完成预测,并且对预测误差的产生进行了分析。通过与神经网络算法等各种算法的预测效果进行对比,MA-SVM方法的误差相对较小,证明了预测的有效性。  相似文献   

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