基于LVQ-GA-BP神经网络光伏电站出力短期预测

为了实现对大规模并网型光伏电站调度,分析影响光伏出力的气象相关因素,以光照强度和温度作为输入量,分季节建立了一种基于LVQ-GA-BP神经网络预测系统。通过LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络对样本进行分类,将分类后的样本训练,得出基于BP神经网络光伏电站出力预测系统,从而提高光伏预测精度。采用GA算法替代传统的学习算法优化BP神经网络的权值和阀值,提高预测网络的训练速度。将建立的LVQ-GA-BP预测系统与传统系统进行了比较和分析,结果表明:该方法的建立,不仅提高了光伏出力的预测精度,而且还提高了BP神经网络的训练速度,具有潜在的工程应用价值。     

基于GA-BP和POS-BP神经网络的光伏电站出力短期预测

当前在光伏电站出力短期预测方面较多的采用BP或者优化的BP神经网络算法,存在采用的优化算法单一、缺乏多种优化算法比较选优、预测误差大的问题。基于本地5 k W小型分布式光伏电站,综合考虑影响光伏出力的太阳光辐射强度、环境温度、风速气象相关因素和光伏电站历史发电数据,分别采用BP以及遗传算法和粒子群算法优化的BP神经网络算法—GA-BP和POS-BP构建了晴天、多云、阴雨三种天气条件下光伏出力短期预测模型。实测结果表明,三种神经网络算法预测模型在三种不同天气条件下均达到了一定的预测精度。其中GA-BP、POS-BP相比传统的BP预测模型降低了预测误差,且POS算法相比GA算法对于BP神经网络预测模型的优化效果更好,进一步降低了预测误差,适用性更强。     

基于神经网络的光伏电站出力超短期预测研究

为准确掌握电站未来某段时间内的出力情况,以西南某大型光伏电站为例,对影响光伏电站出力的因素进行分析,建立BP神经网络出力预测模型,分别基于电站实测气象数据和中尺度数值天气预报数据训练预测模型,并对电站2020年1月1日8:00～18:30时15 min分辨率的输出功率进行预测,结果表明:以实测气象数据作为训练样本,预测...     

基于FOA-Elman神经网络的光伏电站短期出力预测模型

提出了基于果蝇优化算法(FOA)-Elman神经网络的光伏电站出力短期预测模型,采用具有动态递归性能的Elman神经网络,可增强光伏电站出力预测模型的联想和泛化推理能力,保证出力预测的精度。引入人体舒适度,减少输入向量个数;通过FOA对Elman神经网络进行学习训练,可充分利用FOA的全局寻优性能,克服常规学习算法易于陷入局部最优解、收敛速度慢、编程复杂等缺陷。最后,与常规Elman模型进行对比仿真实验,结果表明所提出预测模型的正确性和有效性。     

基于遗传优化的BP神经网络算法的短期负荷预测

采用BP神经网络算法进行短期电力负荷预测存在缺点,需要进行完善和改进。介绍了BP神经网络算法进行短期负荷预测的原理,以及遗传算法的基本原理。具体叙述遗传算法对BP神经网络算法进行优化的实现步骤。优化后的算法避免了原来初始权值和阈值选择的盲目性,提高了BP神经网络算法短期负荷预测的精度和效率。通过具体算例,证明了此算法的可行性和有效性。     

基于遗传算法优化神经网络的电动汽车负荷短期预测

开展电动汽车(EV)充电负荷预测在一定程度上可以有效缓解EV充电对配电网产生的影响。提出一种用遗传算法(GA)同时优化神经网络权阈值(连接权)和结构即隐含层单元数的EV充电负荷的预测方法,并与BP神经网络预测方法进行对比。实验结果表明所提出的预测方法有较高的预测精度。     

基于自组织映射的改进 BP 神经网络短期光伏出力预测研究

针对光伏发电出力随机波动给电网调度造成困难这一问题,提出了一种基于SOM-PSO-BP的模型对光伏有功功率进行短期预测,用于提高电网对可再生能源的调度能力。首先采用自组织映射对原始数据组进行聚类降维;接着使用粒子群算法对BP神经网络的权重和偏置矩阵进行寻优;然后利用训练集构造SOM-PSO-BP预测模型;最后在对比仿真中验证了所提方法的有效性。     

基于量子遗传算法优化BP神经网络短期风功率预测

风力发电的不可控性,给电网带来了很多问题,所以当前迫切需要一种高精度的风力发电预测系统.对此,提出了一种结合量子遗传算法和BP神经网络的预测方法,通过量子遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值.最后通过MATLAB试验仿真,验证了该方法可有效提高风功率的准确性.     

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。     

基于自适应差分进化和BP神经网络的光伏功率预测

针对光伏功率的波动性和间歇性,通过分析光伏发电的影响因素,建立了基于自适应差分进化和BP神经网络的光伏功率预测模型.该模型利用自适应差分进化算法优化BP神经网络的权重阈值,克服了BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极值的缺点.利用光伏电站的历史数据和气象观测站的气象数据,对预测模型进行训练和光伏功率预测.结果表明,基于自适应差分进化和BP神经网络的模型预测精度高于BP神经网络模型,验证了所提模型和算法的有效性和可行性.     

风电场短期风电功率的神经网络方法预测研究

对风力发电进行有效的预测,则可降低电网调度的难度。根据从风电场获得的相关风速、温度、风向、风电功率等数据,建立基于BP神经网络的短期风电功率预测模型,预测提前1,2,4,24h的风电功率。对所得预测结果进行比较,从而判断各种短期预测模型的优劣。从对比的结果可知,神经网络模型预测不超过24h的风电功率时具有一定的可靠性。     

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.     

基于预估-校正综合BP神经网络的短期光伏功率预测

针对现有光伏功率预测结果精度低、无法反映功率变动范围等问题,提出考虑不确定性的短期光伏功率综合预测方法。建立基于预估-校正综合BP神经网络的光伏功率点预测模型和考虑不确定性的光伏功率区间预测模型。结合某光伏电站历史数据对所提方法的正确性和有效性进行验证,算例分析表明,基于预估-校正综合BP神经网络的光伏功率点预测模型有效提高了光伏功率预测的精准度,考虑不确定性的光伏功率区间预测模型准确反映了光伏功率的变化趋势和范围。     

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。     

基于遗传神经网络的风电场输出功率短期预测

针对风电场短期输出功率的时变性和非线性特点,提出了基于遗传神经网络的短期风电功率预测方法。结合BP网络对非线性问题良好的逼近能力和遗传算法优良的全局寻优能力,遗传算法有效解决了BP神经网络全局搜索能力差、易陷入局部极小值的问题。与BP神经网络模型相比,遗传神经网络模型预测精度有所提高,为风电场输出功率短期预测提供了一种有效的方法。     

基于改进神经网络算法的光伏发电功率短期预测

光伏发电技术因其清洁无污染、安装便利、维护成本低和使用效率高等优势近年来获得了快速的发展,但是光伏输出功率具有明显的随机性和不确定性,当其大规模接入电网后其波动特性表现的更为突出,给电网带来巨大冲击的同时降低了电网运行的可靠性,增添了电网调度运行管理的成本与难度。针对此问题本文提出一种基于粒子群算法和神经网络算法的组合预测方法对光伏发电功率进行短期预测,对传统神经网络功率预测算法寻优性能欠佳的问题进行改善,利用粒子群算法对输入样本进行合理优化,同时利用变步长的动量梯度法对神经学习因子进行不断修正,形成一种组合的功率预测方法用于光伏功率预测。仿真结果表明本文预测模型在日类型天气为晴朗天气时的预测结果最好,精度提升相比传统方法来说13%左右。     

基于PSO优化BiLSTM的联合循环电厂输出功率预测

针对联合循环电厂发电能力受环境温度、压力、相对湿度和电力需求等条件变化影响而造成对输出功率预测精度较差的问题,提出粒子群算法(PSO,particle swarm optimization)与BiLSTM(BiLSTM,bi-directional long short-term memory)相结合的预测模型PSO-...     

基于神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时,根据影响因素确定了模型构成,并对输入变量选择进行了讨论,典型算例的计算表明该方法是有效的.