基于相似日误差校正的光伏功率预测

光伏发电的功率预测是电网运行调度普遍关注的问题。光伏电站大量历史数据的挖掘和利用为波动的光伏功率建模提供了新方向。在采用气象相似日进行光伏发电功率预测的基础上,引入了相似日的光伏发电功率预测误差对预测日的光伏功率进行校正,更进一步提高了光伏发电功率预测的准确性。     

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。     

基于多时段相似日理论的光伏功率组合预测方法

相似日之间的光伏功率具有很大相似性,为了进一步提高光伏功率预测的准确度,对常规的相似日选取方法加以改进,并提出了一种基于多时段相似日理论的光伏功率组合预测方法。该方法首先建立具有时效性的气象特征量,然后在不同时间段利用相似度组合指标选取相似时段,构建出多个组合相似日,组合后的相似日进一步保障了每一时段的相似性,并构建粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）优化LightGBM(Light gradient boosting machine)决策树模型和双向长短时记忆网络（bi-long short-term memory,BiLSTM）的时变权重组合式预测模型,提高预测模型精度,弥补单一模型存在的不足。最后利用粒子群算法-双向长短时记忆网络（particle swarm optimization-Bi-long shortterm memory,PSO-BiLSTM）模型矫正待预测日的光伏功率。以中国广东某光伏电站的数据为例进行验证所提方法的可行性与优越性。     

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。     

基于CNN-XGBoost模型的光伏功率预测

为提升光伏功率的预测精度,首先,对数据预处理,包括缺失值处理及归一化处理;其次,利用皮尔逊相关系数分析出与光伏功率最匹配的气象因素,减少模型的输入维度,降低模型复杂度;最后,基于卷积神经网络-极限梯度提升决策树（convolutional neural network-extreme gradient boosting,CNN-XGBoost）组合预测模型进行测试。测试结果表明本文所提模型可以降低预测值的均方根误差,有效地提升了光伏功率预测的精度。     

基于天气分型的短期光伏功率组合预测方法

由于光伏功率波动特征与天气类型紧密相关,且光伏功率短期预测存在功率波动过程预测精度低、气象因素与功率波动过程相关性弱的问题,文中提出了一种基于天气分型的短期光伏功率组合预测方法。首先,基于气象因素与光伏功率波动特征的关联性,将天气过程划分为5种类型,并基于变分模态分解算法将光伏功率分解为类晴空过程和波动过程。然后,利用Granger因果关系算法筛选出与各天气类型下光伏功率波动过程密切相关的关键气象因子。最后,建立基于天气分型的短期光伏功率组合预测模型。模型充分考虑了深度学习算法的特异性,对光伏功率类晴空过程与各天气类型下的光伏功率波动过程进行分类预测。仿真结果表明,文中所提出的短期光伏功率预测方法能够显著提升短期光伏功率预测的精度。     

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。     

基于博弈论赋权的光伏功率组合预测模型

针对单一预测方法的局限性,本文采用物理方法和统计方法相结合的预测方法,建立光伏发电功率组合预测模型,并在预测模型中考虑电站的限电及检修计划。采用理论功率法、基于改进相似日的BP神经网络法、基于改进相似日的支持向量机对预测日的光伏功率分别进行预测,通过提出的博弈论组合赋权法来计算各模型的权重。通过某光伏电站的实际数据验证,计算分析了预测误差,结果表明,通过组合赋权法得到的权重克服了单一权重的片面性,使得综合评价更合理、科学,在限电情况下仍具有较高的预测精度,对光伏发电系统的功率预测具有一定的学术价值和工程实用价值。     

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。     

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。     

考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测

为了提高光伏发电功率预测精度,根据不同天气类型下光伏输出功率特点,确定光伏发电功率预测模型的输入量。针对狼群算法（wolf pack algorithm,WPA）缺陷,对狼群游走位置和奔袭步长进行改进,得到改进狼群算法（improved wolf pack algorithm,IWPA）,并通过IWPA对最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,lSSVM）进行优化,建立了考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测模型。采用不同天气类型下的光伏发电功率数据进行仿真,结果表明：无论是晴天、多云还是阴雨天气,所提方法预测精度更高,回归拟合时的误差波动更小。     

基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法

光伏发电功率预测对于电力系统安全可靠运行以及提高光伏发电产业经济效益具有重要意义。提出一种基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法,仅需要历史光伏发电功率数据与数值天气预报作为输入。首先建立光伏发电功率与地表太阳辐射累计值的回归模型,再建立ARIMA模型预测回归残差序列,最后引入傅里叶谐波序列刻画日季节性。根据线性形式与对数形式的回归公式提出两种预测模型,综合二者形成最终的混合预测方法。算例结果表明,与一般时序模型相比,该方法在超短期预测方面预测精度更高。     

基于天气融合和LSTM网络的分布式光伏短期功率预测方法

分布式光伏发电功率高精度预测对配电网安全稳定运行有重要意义。针对分布式光伏发电设备的功率预测问题,基于天气信息和深度学习方法提出了一种分布式光伏短期功率预测方法。首先将天气进行分类融合,实现训练集的全面覆盖;然后基于长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）深度学习方法构建分布式光伏短期功率预测模型;最后实现分布式光伏功率预测。     

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COOT-SVM的短期光伏发电功率预测

为了提高短期光伏发电功率预测的精度,提出了一种基于白冠鸡优化算法(COOT)优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,分别选取某光伏电站在2017年4月和7月的前21天数据进行仿真分析,计算光伏输出功率和每一个气象因素之间的皮尔逊相关系数;然后,依据皮尔逊相关系数选择太阳总辐射强度、太阳散射辐射强度、太阳直射辐射强度、组件温度和环境温度5个气象因素作为预测模型的输入数据,光伏电站的发电功率作为输出数据。通过与BP和SVM预测模型进行仿真对比可知,对于4月和7月的数据来说,COOT-SVM预测模型的均方根误差、均方误差和平均绝对误差均比BP和SVM预测模型小。因此,所提COOT-SVM预测模型可有效提高短期光伏发电功率的预测精度,具有较高的工程应用价值。     

基于双层BP神经网络的光伏电站输出功率预测

光伏电站输出功率对电网调度有很大影响,但受到太阳辐射强度和气象因素的影响,光伏电站输出功率具有随机性和不可控性。为合理利用光伏发电系统,建立一种基于气象预测信息以及BP神经网络的光伏电站输出功率预测模型。通过相关性分析确定影响光伏出力的影响因子,结合历史数据和气象因素进行模型训练和功率预测。文中主要提出一种新的预测模型-双层BP神经网络模型,通过对某光伏电站预测结果与实测值对比,结果表明该方法能有效提高光伏电站输出功率预测精度,对发电计划的制定有较好的参考价值和实用价值。