改进相似度的模糊聚类算法在光伏阵列短期功率预测中的应用

提出一种基于改进相似度的模糊聚类算法的光伏阵列短期功率预测方法,通过通径分析得到气象因子对光伏阵列日发电功率的影响权重。根据各个因子的权重自定义综合了加权相似系数和加权距离系数的统计量-相似度,建立模糊相似矩阵将历史日样本划分为若干类。然后通过分类识别获得与预测日最相似的一类历史日样本集,将其与预测日的气象因素作为预测模型的输入样本建立BP神经网络发电预测模型,并利用差分进化算法对构建的BP神经网络的参数进行了全局寻优。以实际数据对所提模型进行了验证,并与传统的基于相似日选取的光伏功率预测模型进行了对比,结果表明该模型具有更高的预测精度,有利于光伏发电系统并网运行和电网安全经济调度。     

基于气象因子权重相似日的短期光伏功率预测

基于相似日的短期功率预测是一种有效的光伏预测方法,而相似日选取的准确性直接影响预测结果的准确性。通过k均值聚类算法将天气类型聚类识别,并利用光伏功率与气象因子的相关性分析提取出主要气象因子,再根据灰色关联度分析得出不同类别中气象因子对于发电功率的权重,并给出带权重的相似度计算公式,从而获得相似日样本训练集。然后根据训练集建立遗传算法优化的RBF-BP组合神经网络模型进行预测,通过与传统的相似日选择算法进行比较,证明该模型具有更高的精度和适用性。     

基于集对分析理论的太阳辐照度区间预测

太阳辐照度区间预测是光伏发电区间预测的基础。然而我国现在并未开展太阳辐照度的区间预测,为了更好地掌握气象信息,给光伏出力预测提供更多数据支持,提出一种基于集对分析理论的太阳辐照度区间构建方法。在经过数据预处理、主成分提取后,分别建立相似日辐照度与主因素集对、相似日主因素与待预测日主集对计算相似日主因素与待预测日主因素的同异反距离模型并进行计算,最后使用覆盖率评价方法的效果。实例表明了所提方法的有效性。     

基于相似日聚类的超短期光伏功率组合预测模型

针对功率预测模型受光伏功率波动性影响导致预测精度低的问题，提出一种基于相似日聚类的光伏功率预测组合模型。首先，采取k-means聚类算法将原始功率数据按不同天气类型划分为晴天、雨天和多云3种相似日样本集，并利用变分模态分解（VMD）对相似日样本进行分解；其次，采用卷积神经网络优化支持向量机（CNN-SVM）和双向长短时记忆（Bi LSTM）神经网络2个单模型分别对分解后的功率数据进行预测叠加并将预测结果进行加权组合，利用网格搜索（GS）算法寻找最优组合权重，提升组合预测模型性能；最后，以澳大利亚某光伏电站1年实测数据为例，验证所提出光伏功率预测模型的有效性。实验结果表明：无论何种天气类型，所提出模型均能很好地对光伏功率实现预测，具有较强的适应性。     

基于PCA-LMD-WOA-ELM的短期光伏功率预测

对光伏发电功率进行准确预测,可减弱其并入电网的波动性,有利于电网对新能源发电的调度。基于主成分分析法和局部均值分解相结合的鲸鱼优化算法,构造优化后的极限学习机模型,并使用该模型对光伏发电短期功率进行预测。先用主成分分析法对影响光伏发电功率的因素进行筛选,并使用局部均值分解对选取的主要影响因素及发电功率序列数据进行分解;然后基于子序列使用鲸鱼优化建立极限学习机模型;最后将各序列短期预测结果叠加获得光伏发电短期功率预测结果。通过仿真验证及对比分析,说明该预测方法具有较高的预测精准度。     

基于相似日理论和PCAＧPSOＧBP的光伏发电功率预测

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理论和主成分分析(PCA)-粒子群算法(PSO)-BP神经网络的光伏发电功率预测模型.考虑不同季节下发电功率差异较大,通过灰色关联度选取预测日的相似日,采用主成分分析法对影响光伏发电功率的因素进行降维处理,利用降维后的相似日气象数据和历史发电功率数据来建立PSO-BP预测模型.试验验证,该方法与单一BP神经网络、PSO-BP预测模型相比,功率预测精度得到提高.     

基于灰色关联与量子粒子群寻优的光伏短期预测

光伏发电系统的功率受天气因素影响很大,结合温度、湿度及辐照强度3个气象因素,对短期光伏功率进行预测。首先阐明3种气象因素与光伏出力的相关关系,进而提出相似日理论,利用灰色关联度分析提取出与预测日气候条件相似的历史日。再将筛选出的历史日数据作为训练数据,利用支持向量机模型对预测日光伏出力进行预测。针对支持向量机中的惩罚系数、不敏感损失系数及核函数核宽度系数的选择,提出改进的量子粒子群算法进行寻优。最后,依据青海某光伏发电站的气候数据及光伏出力数据进行计算,并与带收缩因子的粒子群算法与带惯性权重的粒子群算法进行比较,从误差范围及计算时间等角度,证明了所提方法具有更高的准确性。     

组合权重相似日选取方法及光伏输出功率预测

提出一种光伏功率预测方法,该方法利用相似变量的基值点误差,采用组合权重法求取相似误差,确定相似日,然后将相似日的输出功率按不同权重系数加权得到预测功率。根据最小鉴别信息原理,将主观权重和客观熵权有效融合获得相似日选取的组合权重系数,功率权重系数按相似性指标生成。某光伏电站实测数据算例仿真表明,所提方法可选出相似度高的相似日,提高了光伏输出功率的预测精度。     

基于模糊聚类和支持向量机的短期光伏功率预测

本文提出了一种基于模糊聚类和支持向量机的光伏短期功率预测方法。通过气象信息建立模糊相似矩阵将光伏发电功率历史样本划分为若干类,然后通过分类识别获得与预测日最相似的一类历史日样本集,将其与预测日的气象因素作为预测模型的输入样本建立支持向量机光伏发电功率预测模型,并利用余一法对构建的支持向量机模型进行核参数和惩罚参数的优化。根据实际数据对所提模型进行验证,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。     

基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测

光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。     

基于相似日和回声状态网络的光伏发电功率预测

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。     

计及雾霾影响的短期光伏出力预测和负荷预测

雾霾天气问题给人们的生产生活带来诸多不便,电力系统的运行、维护和调度控制也深受雾霾影响。在雾霾天气影响日益严重的背景下,分析了雾霾对短期光伏出力和负荷的影响,讨论了预测过程中各类相关因素数据的预处理并加入雾霾因素,引入主成分分析、灰色关联度分析和加权相似度公式选取预测日的"雾霾相似日"用以提高预测精度,采用附加自适应动态规划校正环节的小波神经网络模型进行计及雾霾影响的光伏出力预测和负荷预测,通过算例验证了所提模型及算法的正确性和有效性。     

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D-S证据理论的短期负荷预测模型融合

在各种预测模型融合时确定各种模型的权重直接影响到预测精度.对3种不同的神经网络负荷预测模型分别建立了权重提取和权重融合的数学模型,并运用证据理论对3种预测模型的权重进行融合.通过对历史预测数据的分析,提取了证据理论的融合样本,并将信度函数的多重融合结果作为负荷预测模型权重,得到权重融合后待预测日的负荷预测结果.将权重融合模型的预测结果与单一模型的预测结果进行比较,结果表明权重融合后的模型具有更高的预测精度,提高了负荷预测的准确性.     

基于模糊C均值聚类和样本加权卷积神经网络的日前光伏出力预测研究

为了应对大规模光伏并网给电网调度带来的挑战,提出了一种模糊C均值样本加权卷积神经网络(fuzzy c-meansweighted samples-convolutional neural network, FCM-WS-CNN)模型对日前分钟级光伏出力进行预测。首先采用距离相关系数和主成分分析法在原始气象数据中提取综合气象因子,再利用综合气象因子和历史功率数据的5个统计指标作为聚类特征,使用模糊C均值聚类将历史数据分为不同天气类型,基于隶属度矩阵对训练样本进行加权。最后利用加权后的训练数据构造FCM-WS-CNN模型。在实验分析中将上述方法与CNN模型和FCM-CNN模型相比较,结果表明所提出的方法具有更高的精度和鲁棒性,验证了所提模型的有效性。     

基于灰色投影改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测

针对短期负荷预测领域传统的机器学习算法(如人工神经网络、支持向量机等)存在的诸如泛化性能不强、参数和模型结构确定困难等问题,将随机森林回归算法引入短期负荷预测领域。同时应用投影原理改进了传统的灰色关联相似日选取算法,提出了一种基于灰色投影改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测组合方法。基于灰色投影的相似日选取方法,采用灰色关联度判断矩阵表征历史样本与待预测日影响因素间的关联关系,并用熵权法确立影响因素的权重对判断矩阵加权,最后利用各个样本关联度投影值排序得到相似日集合。采用随机森林算法建立预测模型,利用灰色投影筛选出的相似日样本集合训练模型,最后输入预测日特征向量(天气预报数值、日类型等)完成预测。以浙江电网某县级市的负荷数据作为实际算例,并将上述方法与支持向量机方法以及未作灰色投影改进的随机森林算法进行对比。实验结果表明,新方法具有较高的预测精度和鲁棒性。     

基于主成分分析与前向反馈传播神经网络的风电场输出功率预测

为了解决单一的传统预测方法在风电场输出功率预测中存在的问题,提出了基于主成分前向反馈神经网络的预测方法。首先采用K-S方法对样本进行选取;然后用主成分分析法提取样本有效信息,求解出主成分,构建神经网络模型进行输出功率预测。结果表明,主成分分析后的神经网络模型消除了输入因子的相关性并简化了网络结构,使网络加速收敛。实例验证,与单一的神经网络模型相比,预测精度有所提高,为风电场输出功率预测提供了一种有效的方法。     

电网接入光伏发电功率的实时调度与预测研究

光伏发电并网的容量具有随机性,其供电功率振荡会严重威胁电网安全稳定运行。提出基于实时调度的电网接入光伏发电功率预测方法。根据辐射量对电网接入光伏发电功率的关系曲线、电网接入光伏输出功率和温度的曲线、电网接入光伏发电功率和湿度之间的关系曲线,分析了电网接入光伏发电功率的影响因素;为避免光伏发电功率差异性较大带来预测结果不准确的问题,对电网接入光伏发电功率数据完成归一化处理;结合发电功率日特征相似度的计算结果,计算了权重欧式距离,获取具有最大影响力的功率数据,完成电网接入光伏发电功率的预测。实验结果表明,应用研究方法时,电网接入光伏发电功率的预测偏差始终低于0.05,获取的电网接入光伏发电功率预测结果始终分布在根据实际情况设定的阈值区间内。     

基于影响因素的相似日智能选取方法研究

目前专门针对相似日选取的研究较少,大部分是结合负荷预测或光伏出力进行研究,而且研究时考虑的影响因素单一。针对此问题,首先利用大数据技术挖掘负荷和影响因素间的关系,确立重要程度大的影响因素,然后利用寻优求解计算影响因素的权重,并结合权重分配规则进行权重分配,最后建立相似日选取方案和选取模型,并与其他两种选取方法进行比较。经仿真算例验证,所设计方案可快速准确地选出相似日。     

基于加权扩展日特征矩阵的分布式光伏发电日前功率预测

分布式户用光伏发电系统的精确日前功率预测可为智能家庭优化运行提供依据,但历史数据量少和缺乏精确辐照预报数据的问题增大了预测难度.为此,将邻近多用户数据融合以扩充样本规模,提出一种考虑功率关联性和相关度权重的相似日搜索方法,并基于长短期记忆(LSTM)神经网络实现日前预测.分析光伏发电功率的影响因素及其内在相关性,基于天...