基于变分模态分解和集成学习的光伏发电预测

针对光伏发电量数据的非平稳性造成的发电量预测性能问题,提出一种基于改进变分模态分解和集成学习的光伏发电量预测方法。采用改进变分模态分解方法分解光伏发电量数据获得发电量分量,通过集成学习方法构建发电量分量预测模型;将发电量分量预测值进行组合,获得最终发电量预测结果。实验结果表明,所提方法在公开数据集上对光伏发电量进行预测的均方误差、平均绝对误差、决定系数值分别为0.223 2,0.338 7,0.979 7,与其他方法相比具有更高的预测准确率和更小的误差。     

基于改进自适应卡尔曼滤波的电力大负荷预测与计费研究

电力大负荷预测是电力公司进行高效电力系统规划和运行的重要基础;为了提高电力负荷预测精度进而更加有效地估计电力计量与计费,创新地提出了一种基于改进的自适应卡尔曼滤波(AKF)的电力大负荷计量计费预估方法;分析了电力负荷预测研究现状,针对传统卡尔曼滤波算法不足,引入自适应遗忘因子对卡尔曼滤波算法进行改进,建立数学模型、整定因子调整模型关键参数,得到电力大负荷数据的预测值,最终通过计量计费转换公式得用电量以及电费计量预估值;仿真结果表明：基于AEKF的电力大负荷计量预测方法的负荷预测结果与实际结果误差小于1.35%,电力计费预测结果与实际结果相对误差小于1.263%;应用实例证明：基于AEKF的电力大负荷计量计费预估方法,能够提高电力公司的调度效率12%,增加电费营收5.3%～12.2%。