基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法的研究

提高光伏功率超短期预测精度可有效减小光伏发电并网对电力系统稳定性的影响。文章提出了一种基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法。首先,文章采用Elkan K-means聚类分析方法对天气类型进行划分,并通过计算各气象因素与光伏电站输出功率间的灰色关联度,选出不同天气类型下影响光伏功率的主要气象因素;然后,根据样本日和预测日间主要气象因素的马氏距离选择若干个相似日,并将相似日的光伏功率作为预测模型的训练集,对预测日的光伏功率进行超短期预测。模拟结果表明:基于马氏距离相似度量得到的相似日光伏功率和预测日的相似度较高;将基于马氏距离相似度量得到的相似日光伏功率作为预测模型的训练集,可以提高光伏功率超短期预测精度,为光伏功率预测领域提供了有效的方法。     

基于逐步聚类分析的短期光伏发电预测方法

光伏发电功率与气象因素密切相关,可靠的功率预测对光伏入网和电网安全运行具有重要意义。为提高光伏短期发电功率预测的准确率,基于某40 MW光伏电站历史功率和气象数据,在不同季节和天气类型下利用逐步聚类分析方法(SCA)搭建光伏短期预测模型,实现分季节和天气类型的光伏功率预测。模型对比结果表明：逐步聚类分析方法具有较高的预测精度,在四季、单一天气类型和复合天气类型3方面预测精度分别提高了11.13%,9.51%和8.26%。     

基于Elman算法的光伏阵列的短期功率预测研究

根据青海某5 MW光伏电场的历史光伏发电功率数据和当地的气象预报信息,分析影响功率预测的主要气象因素。采用Elman神经网络算法,结合与预测日同日类型下整点时刻的气象数据和光伏输出功率数据,建立光伏发电短期功率预测模型。对不同日类型的光伏出力的预测结果表明,该短期预测模型具有较高的精度,有助于电网能量的调度,对电力系统的安全稳定运行有积极作用。通过与BP神经网络和非线性状态估计(NSET)算法对比研究表明,Elman神经网络具有更高的预测精度。     

基于ＤｓＲＮＮ 和多源气象数据的光伏发电功率短期预测

针对传统循环神经网络（RNN）长时间使用会存在梯度爆炸以及在处理长时间序列时容易忽略重要时序信息的不足,本文提出一种结合注意力机制（Attention）的双重选择循环神经网络（Double selection Recurrent Neural Network,DsRNN）,面向短期光伏发电功率预测的模型。首先,引入气象影响因子数据并根据相关性大小进行修正处理,改变原有单一输入源建立新的数据集;然后,融合注意力机制,提取光伏发电功率的时序特征,挖掘数据之间的深层联系;最终,实现对分布式光伏发电进行较有效、精准的短期功率预测。仿真结果表明：气象数据的输入以及DsRNN光伏发电功率预测模型的使用能完成较高精度的预测任务,误差更小。     

基于DsRNN和多源气象数据的光伏发电功率短期预测

针对传统循环神经网络(RNN)长时间使用会存在梯度爆炸以及在处理长时间序列时容易忽略重要时序信息的不足,本文提出一种结合注意力机制(Attention)的双重选择循环神经网络(Double selection Recurrent Neural Network, DsRNN),面向短期光伏发电功率预测的模型。首先,引入气象影响因子数据并根据相关性大小进行修正处理,改变原有单一输入源建立新的数据集;然后,融合注意力机制,提取光伏发电功率的时序特征,挖掘数据之间的深层联系;最终,实现对分布式光伏发电进行较有效、精准的短期功率预测。仿真结果表明：气象数据的输入以及DsRNN光伏发电功率预测模型的使用能完成较高精度的预测任务,误差更小。     

基于数字孪生和改进LSTM的光伏发电预测技术

为提高光伏发电功率预测的精度和时效性,降低电网调度的安全隐患,提出了一种基于数字孪生模型、联合神经网络以及融合预测模型的光伏发电功率预测技术。该技术以针对常态预测的CNN LSTM网络和针对超短期预测的集成学习融合预测模型为核心,以光伏发电系统的数字孪生模型为基础框架,以某光伏电站的实测数据为基础进行了分析,实现了实时的多模式光伏发电功率精确预测。结果表明：改进的CNN LSTM联合网络模型能够实现较高预测精度,相比于现有的主流预测算法精度提高了约36%~58%;针对超短期的发电功率预测这一难点,集成学习融合框架可以进一步将预测精度提高25%左右。     

基于LSTM网络的光伏发电功率短期预测方法的研究

提高光伏发电功率预测结果的精度对电网规划和调度具有重要意义。基于前向神经网络或回归分析法的传统预测模型因缺乏历史记忆能力而导致自身鲁棒性较差、适应能力较弱。为了解决上述问题,文章提出了一种基于LSTM网络的光伏发电功率短期预测方法。在预处理过程中,文章先将天气类型依据日照晴朗指数量化为具体数值;然后,利用主成分分析法将与光伏发电功率相关性较高的多元数据序列进行降维,得到主成分数据序列;最后,建立基于LSTM网络的光伏发电功率短期预测模型,并将该模型的预测结果与BP网络预测模型和RNN网络预测模型的预测结果进行对比。模拟结果表明,基于LSTM网络的光伏发电功率短期预测模型能较好地反映时序数据的动态特性,预测精度较高,预测结果能够为电力调度部门提供可靠的数据支持。     

一种考虑季节特性的光伏电站多模型功率预测方法

随着并网光伏发电容量的持续增加及多能源发电协同利用的需要,光伏发电功率的高精度预测对于提高规模化光伏发电的优化调度和安全运行日益重要。为了解决单一预测模型精度低的问题,提出了一种基于季节气象特征划分的光伏发电多模型预测方法。通过不同季节下光伏发电系统的电气特性和出力特性分析,说明了按照季节来划分功率预测多模型的必要性。以某光伏电站为例,利用BP神经网络建立不同季节的光伏发电预测模型,通过遗传算法优化了季节模型参数。利用实测数据对2种功率预测方法进行了比较,结果表明,该方法能有效提高光伏电站的功率预测精度。     

基于VMD-LSTM与误差补偿的光伏发电超短期功率预测

光伏序列具有的较高复杂性对光伏发电功率的预测精度产生了极大影响,对此提出一种基于VMD-LSTM与误差补偿的光伏发电超短期功率预测模型。该模型第1阶段采用VMD算法将原始功率序列分解为若干个不同的模态,并对其建立对应的LSTM网络模型进行预测,通过对各模态的预测结果求和得到初始预测功率;第2阶段采用LSTM网络对误差序列进行误差补偿预测,然后将初始预测功率和误差预测功率求和得到最终预测结果。仿真结果表明,该预测模型对天气具有较高的适应性,预测精度达到97%以上。     

基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法研究

短期分布式光伏发电功率预测对配电网调度计划的安排及优化具有重要意义。人工智能技术的进步为精细化分析光伏发电功率预测结果的影响因素以及提高光伏发电功率的预测精度提供了有效途径。文章提出一种基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法。首先,基于随机森林中的增益情况,对影响分布式光伏发电系统的各项特征参数进行筛选;然后,通过自适应神经模糊推理算法对输入数据进行训练,并使用粒子群算法对ANFIS模型进行优化;接着,建立基于离线训练和在线预测的ANFIS-PSO分布式光伏发电功率预测模型;最后,利用北京某地分布式光伏发电系统的实际数据来验证模拟结果的准确性。     

基于CNN-Bi-LSTM的太阳辐照度超短期预测

针对太阳辐射引起光伏出力的不确定性和波动性,进而造成大量光伏发电并网时对电网稳定性和安全的危害,提出一种新的太阳辐射超短期预测方法.该方法通过构建一维卷积神经网络,对多个关键气象变量进行数据融合和特征转换,然后构造双向长短期记忆网络预测模型,实现对未来15 min的太阳总辐照度的超短期预测.实验结果表明,所提出的预测模...     

A review on modeling of solar photovoltaic systems using artificial neural networks,fuzzy logic,genetic algorithm and hybrid models

The uncertainty associated with modeling and performance prediction of solar photovoltaic systems could be easily and efficiently solved by artificial intelligence techniques. During the past decade of 2009 to 2019, artificial neural network (ANN), fuzzy logic (FL), genetic algorithm (GA) and their hybrid models are found potential artificial intelligence tools for performance prediction and modeling of solar photovoltaic systems. In addition, during this decade there is no extensive review on applicability of ANN, FL, GA and their hybrid models for performance prediction and modeling of solar photovoltaic systems. Therefore, this article focuses on extensive review on design, modeling, maximum power point tracking, fault detection and output power/efficiency prediction of solar photovoltaic systems using artificial intelligence techniques of the ANN, FL, GA and their hybrid models. In addition, the selected articles on the solar radiation prediction using ANN, FL, GA and their hybrid models are also summarized. Total of 122 articles are reviewed and summarized in the present review for the period of 2009 to 2019 with 90 articles in the field of {ANN, FL, GA and their hybrid models} + solar photovoltaic systems and 32 articles in the field of {ANN, FL, GA and their hybrid models} + solar radiation. The review shows the suitability and reliability of ANN, FL, GA and hybrid models for accurate prediction of the solar radiation and the performance characteristics of solar photovoltaic systems. In addition, this review presents the guidance for the researchers and engineers in the field of solar photovoltaic systems to select the suitable prediction tool for enhancement of the performance characteristics of the solar photovoltaic systems and the utilization of the available solar radiation.     

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DTW-VMD-PSO-BP的光伏发电功率短期预测方法

针对光伏发电系统短期预测影响因素较多、预测精度较低、稳定度不高等问题,提出一种基于动态时间弯曲（DTW）和变分模态分解（VMD）的粒子群（PSO）优化的BP神经网络光伏发电预测方法。首先使用动态时间弯曲算法对光伏发电功率及影响因素的数据进行测算得到DTW值,再根据DTW值选择对光伏发电功率影响较大的辐射度作为主要影响因素,然后利用变分模态分解将影响因素及光伏发电功率进行分解,降低数据的波动性和非平稳性。运用粒子群优化的BP神经网络对各分量进行预测,然后将预测结果进行叠加,叠加所得结果即为最后预测结果。在Matlab中对该方法和其他神经网络进行算例验证和误差分析,结果表明采用该方法预测结果精度高,稳定性好。     

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态分量进行重构;最后对重构后的子序列分别进行LSTM建模预测,再将子序列预测结果叠加起来确定光伏发电功率预测值。试验结果表明,所提预测模型与单独的LSTM预测模型和EMD-PE-LSTM预测模型相比,功率预测精度明显提高,为电网调度提供了一定参考。     

非晴空条件下光伏发电短期功率预测方法

针对非晴空条件下光伏发电短期功率预测精度不高的问题,提出一种基于自适应混合核的相关向量机光伏发电短期功率预测方法.通过构造混合核函数和自适应寻优核参数来增强预测模型的泛化和学习能力,建立对多尺度多模态变化数据的映射关系,实现光伏发电功率随机性波动规律的机器学习和有效捕捉.采用关联系数筛选历史相似日,通过历史相似日数据自...     

基于PSO-BP神经网络的短期光伏系统发电预测

对光伏发电影响因素进行了分析,建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内部连接权值和阈值,兼具粒子群和BP神经模型的优点,具有较好的收敛速度,泛化性能与预测精度。将光伏电站发电历史数据与天气情况作为样本,运用所建立的模型进行了训练与预测。结果表明,经过粒子群优化的BP网络模型预测精度高于典型BP网络,验证了该方法的有效性。     

基于Attention-GRU的短期光伏发电功率预测

针对传统长短时记忆神经网络（LSTM）参数量较多以及在处理长时间序列时容易忽略重要时序信息的不足,提出一种结合注意力机制（attention）与门控循环单元（GRU）的Attention-GRU短期光伏发电功率预测模型。首先,基于改进相似日理论建立新的数据集;然后,利用门控循环单元提取光伏发电功率的时序特征,引入注意力机制加强对时序输入中重要信息的关注;最终构建针对不同天气类型的预测模型。仿真结果表明,提出的模型与对比模型相比,预测精度更高。     

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。     

基于小波变换与Elman神经网络的短期风速组合预测

风速的准确预测对风电场发电系统的经济和安全运行有着重要的作用。为了克服风速随机性强的缺点,提高短期风速预测的精度,提出了一种将小波变换与Elman神经网络相结合的短期风速组合预测模型。该模型由小波预处理模块和神经网络预测模块组成。首先利用小波预处理模块将风速序列作多尺度分解,重构得到不同频段的子序列,然后利用Elman神经网络模块分别对其训练和预测。实际风速预测结果表明,与单一的Elman和ARMA法相比,该组合预测模型的预测精度有较大的改善,可以用于风电场短期风速的预测。