灰色-马尔可夫链统计组合模型在光伏发电功率短期预测中的应用

光伏系统输出功率具有随机性和波动性的特点,光伏系统并网以后可能引起运行和可靠性问题。提前对光伏发电功率进行准确预测有利于电力部门及时调度和保证电能质量,从而保证电网的安全运行。在分析灰色预测模型局限性的基础上,将灰色-马尔可夫链组合预测模型应用到光伏功率短期预测中,并阐述了其建模原理。通过对灰色模型拟合值的相对残差序列进行分析及建立马尔可夫链状态转移概率矩阵,得出灰色-马尔可夫链预测模型。通实际算例分析,证验了所提组合模型的准确性和简便性。     

基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测

光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。     

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。     

基于混合灰色关联分析-广义回归神经网络的 光伏电站短期功率预测

随着大规模的光伏发电接入电网,其输出的随机性和波动性给电网调度管理带来巨大的挑战。基于此,本文提出了一种同时考虑统计(历史光伏输出功率)和物理(历史和未来的气象信息)变量的混合灰色关联分析-广义回归神经网络预测模型。首先,计算多元气象因子与光伏发电功率的皮尔逊相关系数,将相关系数较高的气象因子确定为建立预测模型的气象输入因子;然后,采用灰色关联分析算法计算历史日与待预测日的关联度确定最佳相似日,选取最佳相似日的光伏输出功率和气象输入因子以及待预测日的相关气象参数作为广义回归神经网络模型的输入参数,得到待预测日各个时刻输出功率的预测值;最后,利用澳大利亚DKA太阳能中心网站所提供的光伏电站历史气象数据和功率数据对所设计的模型进行训练和测试,验证模型在不同季节下的预测效果。结果表明,与所选择的对比模型相比,本文所建模型具有较好的预测性能。     

基于风浪和灰色模型的波浪能发电系统输出功率短期预测

波浪能具有随机波动性,会对波浪能发电并网以及电力系统的安全稳定产生重要影响,准确预测波浪能可为电力调度控制带来极大便利。提出基于风-浪和灰色模型的波浪能发电系统功率预测方法,在波功率历史数据不足或缺省的情况下,能够依据风浪相关性及风速历史数据有效预测波浪功率。首先分析了风与波浪的相关性和时延特性,建立风-浪经验模型对波高进行短期预测,并利用灰色GM(1,1)模型对波浪短期预测结果进行残差修正。在此基础上,基于直驱式波浪能发电系统分析并建立了波高-功率转换模型。通过实例分析对波浪能发电功率的预测结果进行了验证。     

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BLSTM-随机森林的短期光伏发电输出功率预测

光伏发电功率具有不确定性和波动性,准确预测光伏发电功率对提高光伏并网效率和保持电网安全运行具有重要作用.对江苏某地区光伏发电站的功率特性进行分析,使用小波降噪处理历史功率曲线,并对各气象条件使用灰色关联分析筛选出强相关影响因素,减少输出功率噪声和无关气象条件对功率预测的影响.将小波降噪处理后的历史输出功率及强相关特性构...     

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。     

基于灰色关联理论与经验模态分解的光伏出力超短期预测

光伏出力受太阳辐照度、温度、瞬时云团等影响,出力序列呈现明显的非平稳特性,给预测工作带来难度。为降低出力波动性对预测效果的影响,满足光伏出力超短期预测对预测精度的需要,提出两阶段构建输入样本的方法,首先使用灰色关联度理论构建待预测日的相似日样本集合,再使用经验模态分解法拆解相似日历史出力,得到振动模态相对平稳的本征模函数及剩余分量后,使用支持向量机模型对每个分量进行滚动预测,最后将预测结果重构得到下一时刻的点预测值。实例证明,该组合模型的均方根误差可达到1.93,实现了较高精度,可以为光伏出力调度工作提供更多决策依据。     

基于灰色关联与量子粒子群寻优的光伏短期预测

光伏发电系统的功率受天气因素影响很大,结合温度、湿度及辐照强度3个气象因素,对短期光伏功率进行预测。首先阐明3种气象因素与光伏出力的相关关系,进而提出相似日理论,利用灰色关联度分析提取出与预测日气候条件相似的历史日。再将筛选出的历史日数据作为训练数据,利用支持向量机模型对预测日光伏出力进行预测。针对支持向量机中的惩罚系数、不敏感损失系数及核函数核宽度系数的选择,提出改进的量子粒子群算法进行寻优。最后,依据青海某光伏发电站的气候数据及光伏出力数据进行计算,并与带收缩因子的粒子群算法与带惯性权重的粒子群算法进行比较,从误差范围及计算时间等角度,证明了所提方法具有更高的准确性。     

基于灰色模型的短期电力负荷预测系统设计

高精度的短期电力负荷预测在现代电力系统的安全和经济运行中起着重要作用。介绍了短期电力负荷预测系统的结构与数据库E-R图。给出了预测考核标准公式,该预测系统具有界面美观、简单适用等特点。实践证明,系统在减轻调度人员负担,实现调度自动化方面发挥了重要作用。     

基于非参数估计的光伏功率短期预测误差分析

光伏功率预测误差客观存在且不可避免,并随着天气类型和预测方法的不同,呈现出多种分布形式。提出一种基于非参数估计的光伏功率短期预测误差分布模型,以中国新疆某实际光伏电站为例,对3种天气状况和3种预测方法组合下的9个误差序列的分布特性进行分析,并与常用的正态分布、Logistic分布、高斯分布以及t-Location scale分布做比较。结果表明,横向及纵向误差均为最优,验证了所提模型在不同天气类型和预测方法下的有效性和普适性。     

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MA-SVM方法的短期光伏功率预测

光伏发电的功率波动性大,其准确预测对于大规模的光伏发电并网具有重要意义。利用相关性分析法与时间序列方法选取并预测了某电站所在区域的气象数据,得到光伏发电现场更为准确的气象信息预测值。利用主成分分析方法对气象数据降维,得到几种关键影响因子,最终利用改进的支持向量机(SVM)算法对多变量特征序列与光伏功率的关系建模。在验证试验中,使用训练后的支持向量机模型完成预测,并且对预测误差的产生进行了分析。通过与神经网络算法等各种算法的预测效果进行对比,MA-SVM方法的误差相对较小,证明了预测的有效性。     

基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型

为了实现对并网型光伏电站调度,提出了一种基于集合经验模态能分解(EEMD)与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型。利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解,得到本征模函数分量IMF和剩余分量Res,降低序列的非平稳性。采用游程检验法优化因IMF分量数量多造成的建模过程复杂的问题,针对优化后的分量分别建立相应的BP神经网络预测模型。利用该方法对额定容量为40 k W的光伏系统进行预测,并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析。结果表明,所提出的方法有效地提高了预测精度。     

基于灰色关联分析与人工神经网络算法的节假日负荷预测研究

为了提高广东茂名地区负荷预测的准确率,在分析影响负荷预测因素的基础上,采用灰色关联分析选取主要影响因素,然后运用BP神经网络算法对节假日的负荷进行预测,预测日的负荷预测曲线与历史负荷值曲线对比结果证明了本文所提方法的有效性。     

基于PSO-ICA-BP神经网络的短期风电功率预测

针对传统的BP神经网络对短期风电功率预测精度不高的缺点,提出粒子群算法改进帝国竞争算法(PSO-ICA),通过PSO算法改进殖民地同化操作提高ICA算法的全局寻优能力,输出全局最优解作为BP神经网络初始权值阈值。同时用主成分分析法降维压缩输入数据,提高网络泛化能力。利用PSO-ICA-BP预测模型对某风电场实际风电功率数据进行预测,仿真结果表明该模型预测误差更小,对短期风电功率预测更有效。