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基于萤火虫算法?广义回归神经网络的光伏发电功率组合预测
被引量：
34
1
作者
王昕
黄柯
+4 位作者
郑益慧
李立学
邵
凤
鹏
贾立凯
徐清山
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期455-461,共7页
随着光伏发电大容量地并入电网,其输出的随机性必将对大电网安全稳定运行造成影响,为此建立了一种变权重的光伏短期组合预测模型,首先通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)将影响光伏出力的多重线性因素进行压缩、提取...
随着光伏发电大容量地并入电网,其输出的随机性必将对大电网安全稳定运行造成影响,为此建立了一种变权重的光伏短期组合预测模型,首先通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)将影响光伏出力的多重线性因素进行压缩、提取以简化模型输入变量的维数,然后将提取的第一主成分结合灰色关联度来筛选相似日样本,接着将样本分别带入最小二乘支持向量机、改进BP网络2种单一模型进行2次预测。第1次预测作为相似日预测,用来训练权重系数,训练方法是萤火虫算法优化的广义回归神经网络;第2次预测是待预测日的预测。仿真结果验证了所提模型的有效性。
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关键词
主成分分析法
灰色关联度
萤火虫算法
广义回归神经网络
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职称材料
基于频域分解的短期风电负荷预测
被引量：
19
2
作者
温锦斌
王昕
+3 位作者
李立学
郑益慧
周荔丹
邵
凤
鹏
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期66-72,共7页
为了克服风电的不规则性和提高风电负荷预测的精度,将频域分解的方法运用在风电负荷预测中可以找到风电的部分规律和在一定程度上克服风电的不规则性。通过对原始负荷数据的频域分解,将数据分解成日周期、周周期、低频和高频四个部分。...
为了克服风电的不规则性和提高风电负荷预测的精度,将频域分解的方法运用在风电负荷预测中可以找到风电的部分规律和在一定程度上克服风电的不规则性。通过对原始负荷数据的频域分解,将数据分解成日周期、周周期、低频和高频四个部分。日周期的部分用神经网络的方法训练和预测。低频部分用一元线性回归的方法预测。高频部分用提升小波和神经网络相结合的方法训练和预测。最后将各部分的预测结果加起来,这样就实现了风电负荷的高精度预测。本文中用实际数据进行仿真,实验结果表明,基于频域分解的方法可以比较好地找到风电的规律,有利于通过不同的方法对不同的部分进行短期负荷预测,很大程度地提高预测的精度,测试表明该方法用于风电负荷预测是有效可行的。
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关键词
频域分解
提升小波
风电
负荷预测
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职称材料
题名
基于萤火虫算法?广义回归神经网络的光伏发电功率组合预测
被引量：
34
1
作者
王昕
黄柯
郑益慧
李立学
邵
凤
鹏
贾立凯
徐清山
机构
上海交通大学电工与电子技术中心
国网重庆市电力公司北碚供电分公司
国网吉林省电力有限公司延边供电公司
国网吉林省电力有限公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期455-461,共7页
基金
国家自然科学基金重点项目(61533012)
上海市自然科学基金(14ZR1421800)~~
文摘
随着光伏发电大容量地并入电网,其输出的随机性必将对大电网安全稳定运行造成影响,为此建立了一种变权重的光伏短期组合预测模型,首先通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)将影响光伏出力的多重线性因素进行压缩、提取以简化模型输入变量的维数,然后将提取的第一主成分结合灰色关联度来筛选相似日样本,接着将样本分别带入最小二乘支持向量机、改进BP网络2种单一模型进行2次预测。第1次预测作为相似日预测,用来训练权重系数,训练方法是萤火虫算法优化的广义回归神经网络;第2次预测是待预测日的预测。仿真结果验证了所提模型的有效性。
关键词
主成分分析法
灰色关联度
萤火虫算法
广义回归神经网络
Keywords
principal component analysis
grey correlationdegree
FFA
GRNN
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于频域分解的短期风电负荷预测
被引量：
19
2
作者
温锦斌
王昕
李立学
郑益慧
周荔丹
邵
凤
鹏
机构
上海交通大学电工与电子技术中心室电气工程系
上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室电气工程系
吉林省电力有限公司延边供电公司
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期66-72,共7页
基金
国家自然科学基金(60504010)
国家高新技术发展计划(863计划)(2008AA04Z129)
流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题资助基金
文摘
为了克服风电的不规则性和提高风电负荷预测的精度,将频域分解的方法运用在风电负荷预测中可以找到风电的部分规律和在一定程度上克服风电的不规则性。通过对原始负荷数据的频域分解,将数据分解成日周期、周周期、低频和高频四个部分。日周期的部分用神经网络的方法训练和预测。低频部分用一元线性回归的方法预测。高频部分用提升小波和神经网络相结合的方法训练和预测。最后将各部分的预测结果加起来,这样就实现了风电负荷的高精度预测。本文中用实际数据进行仿真,实验结果表明,基于频域分解的方法可以比较好地找到风电的规律,有利于通过不同的方法对不同的部分进行短期负荷预测,很大程度地提高预测的精度,测试表明该方法用于风电负荷预测是有效可行的。
关键词
频域分解
提升小波
风电
负荷预测
Keywords
Frequency domain decomposition
lifting wavelet
wind power
load forecasting.
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于萤火虫算法?广义回归神经网络的光伏发电功率组合预测
王昕
黄柯
郑益慧
李立学
邵
凤
鹏
贾立凯
徐清山
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017
34
下载PDF
职称材料
2
基于频域分解的短期风电负荷预测
温锦斌
王昕
李立学
郑益慧
周荔丹
邵
凤
鹏
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
19
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职称材料
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