基于多特征分析提取的随机森林超短期光伏功率预测

随着新能源的大规模利用,光伏渗透率稳步增长,准确的光伏功率预测能为电网企业带来较多效益。基于此提出了一种多特征分析提取的随机森林预测模型,用于超短期光伏功率预测。首先,对收集到的光伏数据进行预处理,清理缺失值和重复值;再次,对影响因素进行相关性分析,选取相关性强的因子;然后,对筛选后的因子进行输入特征量选择,将处理后的特征向量作为预测模型的输入;最后,建立随机森林预测模型,并与BP、RBF、MLP模型对比。实证结果表明,所提模型具有较好的拟合度和更高的预测精度,对光伏预测工作有一定的指导意义。     

基于灰色关联分析和GeoMAN模型的光伏发电功率短期预测

准确预测光伏发电功率对电网调度具有十分重要的意义.该文提出一种基于灰色关联分析和GeoMAN模型的光伏发电功率短期预测方法.首先,利用灰色关联分析对某地区多光伏电站进行空间相关性分析,选取与待预测光伏电站高度相关的周边电站;然后,基于GeoMAN模型动态提取待预测光伏电站的时空特征和外部气象因素,GeoMAN模型采用编...     

基于小波变换的随机森林模型风力发电预测方法

针对风力发电因随机性、复杂性和易受外界因素干扰的特点而很难做出准确的分析和预测,提出了一种基于小波变换的随机森林模型风力发电预测方法.该方法利用国外某风电场的历史发电数据和气象历史数据作为输入参数,建立WT-RF模型,并与单一的随机森林模型作对比.试验结果证明,该预测模型能有效减小误差,具有一定的参考价值.     

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。     

基于GRA-EGA-LSTM模型的短期光伏功率预测

对光伏发电功率进行预测可为电力系统调度提供参考,有利于电网的安全稳定运行。为了提高光伏发电功率预测精度,采用灰色关联度分析法(Grey Relation Analysis, GRA)寻找待预测日的相似日作为训练样本;采用精英保留遗传算法(Elitist Model of Genetic Algorithm, EGA)对长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的超参数进行寻优;将相似日的光伏功率和气象因素数据作为训练样本代入超参数寻优后的长短期记忆网络进行预测。通过仿真测试,基于GRA-EGA-LSTM组合预测模型的短期光伏功率预测精度要优于传统的LSTM模型。     

基于相似日和WNN的光伏发电功率超短期预测模型

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。     

基于马尔可夫链的光伏发电系统输出功率短期预测方法

提出了一种直接预测光伏电站出力的方法。该方法基于马尔科夫链,通过统计光伏电站历史功率数据建模,直接预测光伏电站出力。理论推导证明了该数学模型的可行性。以教育部光伏中心的光伏电站为例进行建模预测,证明了该方法的有效性,并通过调整模型参数获得了更加精确的结果。     

基于极限学习机的光伏发电短期预测校正方法

光伏发电短期预测在电力系统实时调度中具有重要意义。受诸多因素影响,光伏发电短期预测精度还无法达到光伏电站要求,对光伏并网调度带来较大影响。针对这一问题,提出了基于极限学习机（ELM）的光伏发电短期预测校正方法。说明了光伏发电短期预测中的误差特征,并利用提出的校正方法对原来光伏发电短期预测结果进行了优化。通过与其他方法的对比,验证了此方法的有效性,说明了论文方法能够有效提高光伏发电短期预测精度。     

基于多元宇宙优化支持向量机的短期光伏发电功率预测

准确预测光伏发电功率对电网日常调度规划至关重要。本文提出一种基于混合改进的多元宇宙优化（HIMVO）算法优化支持向量机（SVM）的短期光伏发电功率预测模型。首先,采用基于帐篷映射的混沌序列参与种群初始化,克服传统多元宇宙优化（MVO）算法易陷入局部最优的缺点;然后,在MVO算法的位置矢量更新中,引入一种非线性惯性权值下降策略,并加入差分进化（DE）算法进行全局搜索,采用HIMVO算法对SVM参数寻优,将优化后的HIMVO-SVM算法用于光伏发电功率预测。最后,在3种不同天气类型下对某地光伏电站输出功率进行预测仿真实验,预测结果与SVM、MVO-SVM方法预测结果进行对比,验证了HIMVO-SVM方法可有效提升短期光伏发电功率预测精度。     

基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏发电功率预测

针对光伏发电功率存在随机性和波动性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于变分模态分解(variationalmodedecomposition, VMD)和改进松鼠觅食算法优化核极限学习机(improvedsquirrelsearchalgorithm optimization kernel extreme learning machine, ISSA-KELM)的预测模型。首先,利用高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)将光伏发电功率数据进行聚类,得到不同天气类型下的相似日样本。其次,利用VMD对原始光伏发电功率序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列。然后,对不同子序列构建KELM预测模型,并使用ISSA优化KELM的核参数和正则化系数。最后,将不同子序列的预测值进行重构,得到最终预测结果。结合实际算例,结果表明：所提出的VMD-ISSA-KELM模型在不同天气条件下均能得到满意的预测精度,且明显优于其他模型,验证了其有效性和优越性。     

光伏发电影响因素分析和短期光伏出力预测研究

近几年,在国家政策大力扶持下,光伏产业作为战略性新兴产业,得到了井喷式的发展。光伏发电现状和发电预测日益成为大家关注的焦点。根据浙江省绍兴地区 2017年以来光伏用户的发电量数据,从季节、天气、温度、光照等不同因素对光伏发电效率影响进行了分析,并提出了一种短期光伏发电出力和发电量测算的方法,从而为本地区分布式光伏发电量预测、光伏工程选址、光伏运维管理提供依据。     

基于灰色－辨识模型的风电功率短期预测

为了准确预测风电机组的输出功率,针对实际风场,给出一种基于灰色GM(1,1)模型和辨识模型的风电功率预测建模方法,采用残差修正的方法对风速进行预测,得出准确的风速预测序列。同时为了提高风电功率预测的精度,引入FIR-MA迭代辨识模型,从分段函数的角度对风电场实际风速-风电功率曲线进行拟合,取得合适的FIR-MA模型。利用该模型对额定容量为850 kW的风电机组进行建模,采用平均绝对误差和均方根误差,以及单点误差作为评价指标,与风电场的实测数据进行比较分析。仿真结果表明,基于灰色-辨识模型的风电机组输出功率预测方法是有效和实用的,该模型能够很好地预测风电机组的实时输出功率,从而提高风电场输出功率预测的精确性。     

一种基于森林模型的光伏发电功率预测方法研究

为了有效预测光伏发电站发电功率,提高预测精度,给出一种基于森林预测模型FPPG(Forest for Photovoltaic Power Generation)。FPPG是一个由多个回归树组成的集合预测模型。在学习阶段,FPPG首先随机抽样方法构建有差异的训练数据集,进而在不同的训练集上构建有差异的回归树。在预测阶段,首先,FPPG将输入信息沿着每棵树的某条路径分派到相应的叶结点,使用这些叶结点预测发电量,然后,平均这些预测结果得到FPPG对发电厂系统发电量的预测。在实测运行数据集上的实验结果表明,较之于神经网络,FPPG同时表现出更高的预测准确性,从而提高了光伏发电功率预测精度。     

基于长短期记忆神经网络的光伏阵列故障诊断

目前的故障诊断方法无法精确识别与定位光伏发电系统中光伏阵列的故障,导致光伏发电运维成本增加.为此,本文提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的光伏阵列故障诊断模型.在MATLAB/Simulink软件环境下,搭建光伏发电系统仿真模型,采用扰动观测的最大功率点跟踪(MPPT)算法和电网电压闭环控制策略,分析光伏组件断...     

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。     

模糊聚类-Elman神经网络短期光伏发电预测模型

光伏发电功率预测是电网安全稳定运行的基础,从数据挖掘的角度提升光伏发电功率预测精度,文中提出基于孤立森林、模糊C均值和Elman的短期光伏发电功率预测模型。根据预测日选择相似日数据并按天气分类作为训练样本;采用孤立森林清洗训练样本中的异常部分;应用模糊C均值对相似日以及待预测日的气象数据进行聚类分析。结合Elman神经网络算法,形成含孤立森林数据清洗的模糊聚类-Elman神经网络的预测模型,对光伏出力进行精确预测。根据某地市现场实测数据进行实验仿真,预测结果分别与传统Elman和BP模型的预测结果进行对比,所述模型可以获得更高的预测精度。     

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。     

基于改进CSO算法的光伏系统发电功率短期预测

为了提高光伏发电系统短期输出功率的预测精度,建立了基于改进鸡群算法优化支持向量机(ICSO-SVM)的预测模型,在鸡群算法中引入动态惯性权重和自适应因子加强算法的寻优能力.通过计算得到对光伏发电影响较大的因素为太阳辐射强度、大气温度和相对湿度;计算出待预测日期和历史日期之间的关联度,确定预测所需要的训练样本并对模型进行...