基于相似日和径向基函数神经网络的光伏阵列输出功率预测

选取太阳辐照时间、辐照强度以及气温等影响光伏阵列输出功率的主要气象因素,根据相似日的输出功率具有较强的关联度,提出选择相似日的方法,设计基于相似日和径向基函数(RBF)神经网络的光伏阵列输出功率预测模型。选取最邻近的一个相似日与待预测日气象特征向量的差值作为RBF神经网络的输入变量,神经网络的输出值即为待预测日光伏阵列输出功率。以我国西北某地光伏阵列的实测功率数据对所提模型进行训练和验证,得到预测模型的平均绝对百分误差为13.82%,均方根误差为0.4054,验证了所提模型具有较好的精度。     

基于多时段综合相似日的光伏发电功率预测

由于历史数据和天气因素对光伏出力预测的影响较大,提出了一种日特征相似度与形状相似度相结合的方法,分时段地预测光伏发电功率。该方法首先采用欧式距离法对气象类型进行细分,然后在不同时间段中分别利用两种相似日选取算法选取历史相似日,再利用其对应时段的历史功率值及气象数据,采用BP神经网络对预测日相应时段的功率进行预测,结果表明该方法的预测精度有明显提高。     

考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测

光伏发电的随机性和不确定性是制约光伏发展的主要原因。为了提高短期光伏发电功率预测精度,提出了一种考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测方法。针对不同季节和天气类型划分历史数据,根据灰色关联度计算结果确定相似日。采用混沌初始化、控制因子非线性调整和莱维飞行等策略对斑点鬣狗优化（spotted hyena optimizer）算法进行改进,采用改进斑点鬣狗算法（improved spotted hyena optimizer）对核极限学习机进行优化,建立基于改进斑点鬣狗算法优化（kernel extreme learning machine,KELM）的短期光伏输出功率预测模型。利用实际光伏电站监测数据进行仿真分析,结果表明,基于ISHO-KELM的短期光伏输出功率预测模型能够降低光伏输出功率预测过程中的波动性,提高预测精度,验证了所提光伏预测方法的正确性和实用性。     

基于相似日重组的分布式光伏电源发电功率预测

在分布式光伏电源大规模接入的情况下,发电功率的预测问题受到越来越多的重视。本文在全面统计分析影响光伏电源发电功率的因素的基础上,提出可针对气象部门提供的预测日分时气象数据分别寻找相似数据点,并将历史数据重新组合成为新的相似日,再进行预测。本文以某区域分布式电源智能管控平台的实测数据为样本,运用BP算法进行训练和预测,取得了较好效果,尤其在天气突变时优势更为明显。     

基于相似日和CAPSO-SNN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和云自适应粒子群优化(CAPSO)算法优化Spiking神经网络(SNN)的发电功率预测模型。考虑到季节类型、天气类型和气象等主要影响因素,提出以综合相似度指标进行相似日选取;以SNN强大的计算能力和其善于处理时间序列问题的特点为基础,结合CAPSO算法搜索的随机性和稳定性优化SNN的多突触连接权值,减少对权值的约束,提高算法的收敛精度。根据某光伏电站的实测功率数据对所提模型进行测试和评估,结果表明,该模型比传统预测模型具有更高的预测精度和更好的适用性。     

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.     

基于相似日和小波神经网络的光伏短期功率预测

光伏发电功率预测对电网的稳定性和安全性具有十分重要的意义。提出了基于相似日和小波神经网络的预测方法,根据相似日理论通过灰色关联系数法选取历史相似日,将选取的6个相似日的发电数据作为模型的输入变量,同BP神经网络、小波神经网络的预测结果进行对比和误差分析。以某光伏电站历史发电数据为例,验证算法的可行性。     

基于相似日和IGA-BP的光伏发电功率预测方法研究

准确预测光伏发电功率有利于并网后电网调度管理,现阶段光伏发电功率预测存在精度较低和对不同天气类型的适应性弱的问题。探索了一种相似日与免疫遗传神经网络（IGA-BP）结合的预测方法：基于天气类型、温度及风速,结合灰色关联度和余弦相似度指标构建气象相似日判别模型;以相似日气象特征向量为输入,建立IGA-BP功率预测模型。利用实测数据对比分析所提IGA-BP模型与GA-BP、BP模型的预测精度,结果为：在不同天气类型下IGA-BP模型具有较高精度,其RMSE平均值为14.142%,TIC平均值为0.017 58,均优于其他对比模型。表明IGA-BP模型能够提高功率预测精度,且具有较高的适应性。     

基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究

提出了相似日和动量优化BP神经网络的光伏短期功率预测方法,采用与输出功率强相关的辐照度作为相似变量选取相似日,通过动量法优化并以相似日历史数据和气象信息作为训练样本建立BP神经网络预测模型。以新疆某光伏电站的实际运行数据进行验证分析,结果表明该方法在晴天和非晴天天气环境下能够达到预测精度,验证了所提模型和算法的准确性和有效性。     

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TCN-LSTM和气象相似日集的电网短期负荷预测方法

为充分挖掘不同气象因素的相似日信息和输入特征蕴含的信息以提升负荷预测精度,提出一种基于时间卷积网络和长短期记忆网络组合（TCN-LSTM）和气象相似日集的电网短期负荷预测方法。首先通过Pearson系数和最大信息系数,选出与负荷强相关的气象因素;然后根据该气象因素,选取最佳相似日组成气象相似日集,以气象相似日集负荷、历史负荷、气象因素和时间因素作为预测模型的输入特征;最后,搭建TCN-LSTM预测模型,用TCN进行特征提取后,再用LSTM网络完成短期负荷预测。以中国某地区的实际历史数据进行仿真验证,结果表明所提预测方法可有效提升负荷预测精度。     

基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法

以进一步提高光伏输出功率短期预测的准确性和可靠性为目标,针对传统Elman神经网络权值和阈值盲目随机的缺点以及光伏输出功率信号波动性和非平稳性的特点,提出一种基于变分模态分解（VMD）和灰狼优化算法（GWO）优化Elman神经网络的光伏输出功率短期预测模型。首先,使用K-means算法对原始数据按天气类型进行聚类;然后,使用VMD对每一类型天气光伏输出功率数据进行分解,分别将各分解子序列输入经GWO优化的Elman神经网络进行光伏输出功率预测;最后,将各预测结果进行叠加。实例证明：该模型的预测精度有所提升。     

基于可信性理论并网光伏发电系统极限容量模型研究

并网光伏发电系统极限容量计算是一个复杂问题,是分布式电源规划的基础.针对机会约束规划模型的不足,提出以可信性理论为基础的并网光伏发电容量优化模型,模型考虑了光伏发电出力、并网位置和电网负荷预测的模糊性,利用混合智能算法,通过30节点算例,对所建立模型进行验证,认为该模型更好地适应了光伏电站出力的随机性和电网负荷数据的模糊性,具有更高的鲁棒性和灵活性.     

参照系统负荷预测的母线负荷预测修正方法

由于母线负荷预测结果的精确度相对系统负荷预测较低,提出了一种参照系统负荷预测值的母线负荷预测值修正方法。先根据母线负荷预测值之和与系统负荷预测值之间的差值确定需要修正的负荷点,再选择该点临近的连续数点系统负荷组成曲线,寻找系统负荷的相似曲线,对应相似日的各母线负荷组成样本、各样本修正值的期望和方差决定修正后的各母线负荷值的范围,采用最小二乘逼近建立二次规划问题,最后利用LINGO软件求解。算例表明了该方法从整体上提高了母线负荷预测的准确率。     

基于拟牛顿法小波神经网络的光伏发电系统短期功率预测模型

光伏发电系统出力的随机性会对大电网造成冲击,需要加强光伏阵列发电功率预测的研究.为此,提出采用拟牛顿法小波神经网络建立光伏发电系统短期功率预测模型.以某光伏电站实测数据为比较对象,与基于标准梯度下降法BP神经网络以及基于附加动量和自适应学习速率结合的BP神经网络建立的2种预测模型进行对比研究,结果表明,拟牛顿法在收敛速度和预测精度上都更具有优势.此外,通过和拟牛顿法BP神经网络功率预测方法对比表明,拟牛顿法小波神经网络的预测精度更高,尤其是在一天早中晚时刻或辐照度较低情况下预测效果得到了很大的提高.     

基于BP-ANN的光伏发电功率超短期预测方法

针对光伏发电的间歇性和波动性问题,采用基于BP-ANN建立光伏发电系统输出功率超短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行预测,并提出适用的预测流程及预测误差评估方法。实际应用以及与实时监测数据对比,表明该方法方法误差较小,合格率较高,能够满足应用的要求。     

考虑分布式光伏电源影响的负荷预测方法研究

目前已有越来越多的分布式光伏电源并网,并将通过配电网络进行传输。由于光伏电源自身具有随机性和群发性,将对配电网的规划设计,尤其是对负荷平衡和负荷预测造成显著影响。结合杭州电网的负荷特性以及杭州地区的光伏电源发电特性,分析研究了分布式光伏电源的有效削峰容量,给出了新的电力电量平衡以及负荷预测方法,可供后续开展配电网规划设计时参考。