基于过采样和随机森林的高压隔离开关发热故障诊断

云团运动的不确定性使得光伏系统输出功率较难准确估计,从而影响新能源并网的可靠性和经济性。为了有效利用卫星的云观测数据,提出了基于云图特征的超短期光伏发电功率预测模型。利用卷积神经网络对卫星云图进行特征提取,且和通过相关性分析后的4种气象特征进行融合,作为光伏发电功率预测模型输入。在此基础上,通过卷积神经网络解析这些特征之间的空间联系,并使用长短期记忆网络实现对光伏输出功率的时间序列预测。此外,考虑到一个自然日中不同时段数据对预测影响不同,引入多头注意力机制来确定关键时间点与关键特征,由此进一步提高所提模型精度。使用光伏电站实际数据以及对应的卫星云图和天气数据,对所提模型的预测效果进行验证。算例分析结果表明,该模型预测精度高且时效性好,特别对于正午辐照较大以及云团运动波动剧烈的时段,模型仍能保证较高的预测精度。     

基于神经网络的光伏阵列发电预测模型的设计

随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏阵列发电预测技术对于减轻光伏阵列输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义.本文提出了一种加入天气预报信息的神经网络发电预测模型的设计方案.结合历史发电量数据和气象数据分析了影响光伏阵列发电量的各项因素,采用光伏阵列的发电量序列、日类型指数和气温建立了神经网络预测模型,并对训练好的模型进行了测试和评估.预测结果表明,预测模型有较高的精度,能够解决光伏发电的随机化问题,提高系统的稳定运行能力.     

基于注意力机制的CNN-BIGRU短期电价预测

针对短期电价预测的复杂性和精确度较差的问题,本文提出一种基于注意力机制的卷积神经网络和双向门控循环单元网络的短期电价预测模型。该模型将历史电价数据经过数据预处理后作为输入,首先利用卷积神经网络提取历史电价序列中的特征;其次,将提取的特征向量构造成时间序列输入到双向门控循环单元网络,充分挖掘特征内部的变化规律进行训练;然后,引入注意力机制来突出重要信息的影响并赋予权重,利用注意力机制对双向门控循环单元网络每个时间步的输出进行加权求和;最后,在全连接层通过激活函数计算输出最终预测值。通过实例验证了本文所提模型的准确性。     

考虑混沌特征的增强型大脑情绪神经网络光伏发电功率超短期预测模型

为进一步提高光伏发电功率超短期预测的准确度,根据光伏功率时间序列固有的非线性混沌特征,提出一种基于改进粒子群优化(improvedparticleswarmoptimization,IPSO)算法和增强型大脑情绪神经网络(enhanced brain emotional neural network, EENN)的光伏发电功率超短期预测模型。首先,利用非线性变换将光伏功率序列的隐含信息特征投射至高维相空间,获得反映吸引子轨迹的新数据空间;随后,为提高模型的超短期预测能力,通过考虑系统在空间中连续吸引子轨迹的非线性几何特征,利用EENN模型建立高维空间中的数据映射关系,并采用IPSO算法实现对EENN模型中所有权值和阈值的迭代优化,以提高EENN模型的数据挖掘和预测能力;最后,基于实测光伏发电功率数据进行单步预测以实现对所提模型的有效验证。算例分析表明,所提预测模型具有比传统模型更好的预测效果,有效提高了光伏功率超短期预测的准确度。     

基于WGAN-GP和CNN-LSTM-Attention的短期光伏功率预测

针对非晴天天气类型历史数据量匮乏导致光伏功率预测精度低的问题,提出了一种含有梯度惩罚的改进生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty, WGAN-GP)和CNN-LSTM-Attention光伏功率短期预测模型。首先,利用K-means++聚类算法将历史光伏数据划分为若干天气类型,使用WGAN-GP生成符合各天气类型数据分布规律的高质量新样本,实现训练集数据增强。其次,结合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)在特征提取上的优势和长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)在时间序列预测上的优势,提升预测模型学习光伏功率与气象数据间长期映射关系的能力。此外,引入注意力机制(Attention)弥补输入序列长时LSTM难以保留关键信息的不足。实验结果表明：基于WGAN-GP对各类型天气样本扩充能有效提高预测精度;与3种经典预测模型相比,所提出的CNN-LSTM-Attention模型具有更高的预测精度。     

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。     

基于深度信念网络的光伏电站短期发电量预测

为了解决现有光伏电站短期发电量预测方法存在的预测模型复杂、预测误差较大、泛化能力较低的问题,提出一种基于深度信念网络的短期发电量预测方法。首先综合考虑影响光伏出力的环境因素和光伏板的运行参数以及光伏电站历史发电量数据,对深度信念网络进行训练和学习。在此基础上,采用重构误差的方法确定深度信念网络隐含层层数。最后针对某光伏电站短期发电量进行预测算例分析,验证了该预测模型能主动选择样本抽象特征、自动确定隐含层层数,对短期发电量预测精度较高。对比前馈反向传播(Back Propagation, BP)神经网络预测模型与长短期记忆网络(Long/Short Term Memory, LSTM)预测模型,结果表明所提方法运算量低、预测精度高,且增加神经网络的深度比改进神经网络神经元对预测效果更有效。     

基于混沌CSO-WNN-RBF的光伏功率超短期组合预测

针对现有的光伏功率超短期预测方法难以得到所需复杂的气象数据,且光伏时间序列具有混沌特性,将小波去噪后的光伏电站的历史功率数据利用C-C法挖掘数据自身所包含的各影响因子.利用鸡群算法(CSO)对小波神经网络(WNN)的初值进行寻优,来提升WNN的预测性能.由于径向基函数(RBF)神经网络预测模型处理非线性输入输出关系具有较好的效果,将光伏功率时间序列分解为线性部分和非线性部分.提出一种CSO-WNN-RBF组合预测模型,利用CSO-WNN模型和RBF模型有序预测序列的线性部分和非线性部分,实现光伏电站输出功率的超短期组合预测.最后进行算例分析,将CSO-WNN-RBF预测模型与CSO-WNN预测模型、RBF预测模型进行预测效果对比.结果表明,所提方法在各天气类型中均保持良好的预测准确度和适用性.     

基于PFA-MBAS-BP神经网络模型的光伏发电短期预测

针对光伏发电短期预测模型的输入变量多且关系复杂、BP神经网络稳定性差且易陷入局部最优解等问题,建立了一种基于主因子分析法(PFA)和优化天牛须搜索算法(MBAS)的改进BP神经网络光伏发电短期预测模型。该模型首先对光伏历史发电数据和气象数据进行降维简化分析,利用主因子分析法对影响光伏发电的主要因素进行相关性分析,选取主因子作为预测模型输入量。然后利用MBAS算法的空间寻优搜索,选取BP神经网络训练的最优权值阈值。最后,利用实测历史数据对不同预测模型进行仿真对比。仿真结果表明,所建立的改进模型的预测精度可达92.5%,图像数据拟合程度高且适用多种天气类型的光伏发电预测。     

基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法

为了更好地挖掘海量数据中蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,针对负荷数据时序性和非线性的特点,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合模型短期负荷预测方法,将海量的历史负荷数据、气象数据、日期信息以及峰谷电价数据按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入,先采用CNN提取特征向量,将特征向量以时序序列方式构造并作为LSTM网络输入数据,再采用LSTM网络进行短期负荷预测。使用所提方法对江苏省某地区电力负荷数据进行预测实验,实验结果表明,文中所提出的预测方法比传统负荷预测方法、随机森林模型负荷预测模型方法和标准LSTM网络负荷预测方法具有更高的预测精度。     

基于相似日匹配及TCN-Attention的短期光伏出力预测

短期光伏出力预测对电力系统生产调度计划的合理制定极其重要,有助于促进光伏发电并网和消纳。光伏出力受气象特征影响较大,其过程具有波动性、间歇性、不可控等特点,导致快速、精准地进行短期光伏出力预测成为一项挑战。对此,文章提出一种基于相似日匹配及TCN-Attention的组合预测模型。首先,文章采用时间序列形态聚类算法和最大信息系数对光伏出力的相似性进行刻画,避免全部历史数据作为输入所产生的数据冗余;然后,利用可并行计算的时序卷积网络学习光伏出力特征,引入Attention机制突出关键气象特征的影响,有效提高模型训练速度和预测精度。基于实际数据的实验结果表明,较之其他预测方法,文章提出的方法具有信息提取直接、训练速度快、预测精度高等优点。     

基于Attention-LSTM的光伏超短期功率预测模型

超短期光伏发电功率预测有利于电网的调度管理,提高电力系统运行效率及经济性.针对传统长短时记忆(LSTM)神经网络在处理长序列输入时易忽略重要时序信息的缺陷,文章提出了一种结合注意力机制(Attention)与LSTM网络的功率预测模型.采用皮尔森相关系数法(Pearson)分析了实验的历史数据集,剔除无关变量,对数据集进行了降维处理,简化了预测模型结构.在此基础上将Attention机制与LSTM网络相结合作为预测模型.At-tention机制通过对LSTM的输入特征赋予了不同的权重,使得预测模型对长时间序列输入的处理更为有效.以某地光伏电站实测数据对文中所提模型进行训练和对比验证,所提出的预测模型能够更充分地利用历史数据,对长时间输入序列中的关键信息部分更为敏感,预测精度更高.     

基于Kmeans-SVM的短期光伏发电功率预测

短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要的意义。提出了一种基于K均值算法(Kmeans)和支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测方法。根据短期光伏发电特性和光伏发电季节特性,组织预测模型的训练样本集。通过K均值算法对训练样本集进行聚类分析,在聚类得到的各类别数据上分别训练支持向量机。预测时根据预测样本的类别使用相应的支持向量机进行发电功率预测。经实验表明所提出的方法相较于传统的BP、SVM模型精度有了明显的提升,具有较好的工程应用潜力。     

基于VMD和双重注意力机制LSTM的短期光伏功率预测

提出了一种基于变分模态分解(VMD)和双重注意力机制长短期记忆(LSTM)的短期光伏功率预测方法。针对光伏功率信号的波动性和非平稳性,利用VMD将光伏功率输出分解为不同频率的分量,使用LSTM对各分量进行预测,并在LSTM基础上引入特征和时序双重注意力机制。为自主挖掘光伏功率输出与各气象特征之间的关联关系,避免传统方法依赖于专家经验关联规则阈值的限制,引入特征注意力机制实时计算各气象特征量的贡献率,并对特征权重进行修正;同时,为挖掘当前时刻光伏功率输出与历史时序信息之间的关联关系,引入时序注意力机制自主提取历史关键时刻点信息,提高长时间序列预测效果的稳定性。基于中国西南某实际光伏发电站数据进行预测实验,并与其他方法进行对比,验证了该方法的有效性。     

基于CEEMDAN和改进时间卷积网络的短期风电功率预测模型

近年来,风力发电逐渐成为可再生能源发电的关键部分.为了提高风力发电功率短期预测的准确度,提出了一种将自适应噪声完备集成经验模态分解与改进时间卷积网络结合的短期风电功率预测模型.首先,利用CEEMDAN对风电功率序列进行分解,得到子序列分量,并分别与关键气象变量数据构成训练集.然后,使用基于时间模式注意力机制的时间卷积网...     

基于完整自适应噪声集成经验模态分解的LSTM-Attention网络短期电力负荷预测方法

短期电力负荷预测在电网安全运行和制定合理调度计划方面发挥着重要作用。为了提高电力负荷时间序列预测的准确度,提出了一种由完整自适应噪声集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和基于注意力机制的长短期记忆神经网络(long short-term memory network based on attention mechanism, LSTM-Attention)相结合的短期电力负荷预测模型。完整自适应噪声集成经验模态分解有效地将负荷时间序列分解成多个层次规律平稳的本征模态分量,并通过神经网络模型预测极大值,结合镜像延拓方法抑制边界效应,提高分解精度,同时基于注意力机制的长短期记忆神经网络自适应地提取电力负荷数据输入特征并分配权重进行预测,最后各预测模态分量叠加重构后获得最终预测结果。通过不同实际电力负荷季节数据分别进行实验,并与其他电力负荷预测模型结果分析进行比较,验证了该预测方法在电力负荷预测精度方面具有更好的性能。     

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TCA-CNN-LSTM的短期负荷预测研究

为有效地挖掘历史数据信息,提高短期负荷预测准确性,文章针对电力负荷时序性和非线性的特点,在原有一维卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)-长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)模型的基础上,分别在CNN和LSTM侧嵌入通道注意力机制(Channel Attention,CA)和时序注意力机制(Temporal Attention,TA),构建CA-CNN和TA-LSTM模块,然后结合CA-CNN和TA-LSTM模块构建TCA-CNN-LSTM的层级注意力机制短期负荷预测模型。同时,为提高训练数据的质量并加快模型训练速度,运用K-means和决策树模型选取相似日数据, 构建基于相似日数据的向量特征时序图,最后将时序图输入TCA-CNN-LSTM负荷预测模型完成预测。以澳大利亚某地真实数据集和2016电工杯数学建模竞赛电力负荷数据为算例,分别应用TCA-CNN-LSTM模型与支持向量机、多层感知机(Multilayer perceptron, MLP)、LSTM、CNN-LSTM和CNN-Attention-LSTM模型的预测结果进行对比,实验结果表明所提方法具有更高的预测精度。     

基于自适应Kmeans和LSTM的短期光伏发电预测

光伏发电功率预测是可持续电力系统设计,能源转换管理和智能电网建设领域的重要主题。精准的光伏发电功率预测是电网日常调度管理与安全稳定运行的关键。本文提出了一种基于自适应Kmeans和长短期记忆(LSTM)的短期光伏发电功率预测模型。根据短期光伏发电特性,选取了预测模型的初始训练集。采用自适应Kmeans对初始训练集以及预测日的光伏发电功率进行聚类。在各类别的初始训练集数据上分别训练LSTM,结合训练完成的LSTM进行发电功率的预测。最后,考虑三种典型天气类型,采用所提方法进行仿真分析。结果表明,与其他三种方法相比,本文提出的方法的精度有了明显提升,误差更小。