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基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测 被引量：152
1
作者 王守相 张娜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第19期37-41,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 灰色模型 神经网络模型 光伏发电 功率预测 短期预测
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基于小波分析的风电场短期发电功率预测 被引量：112
2
作者 王丽婕 冬雷 +1 位作者 廖晓钟 高阳 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第28期30-33,共4页
采用小波分析和人工神经网络(artificial neural network,ANN)结合的方法对风力发电功率短期预测进行研究。通过小波变换将信号分解为不同频段的子序列,利用神经网络对各子序列分别建模预测,最后将预测结果叠加。利用该方法对富锦风电... 采用小波分析和人工神经网络(artificial neural network,ANN)结合的方法对风力发电功率短期预测进行研究。通过小波变换将信号分解为不同频段的子序列,利用神经网络对各子序列分别建模预测,最后将预测结果叠加。利用该方法对富锦风电场的发电功率进行预测,结果表明,小波理论改进的相空间重构的神经网络模型改善了预测滞后问题,与基于混沌相空间重构的神经网络模型相比较,绝对平均误差由6.99%降到6.01%。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 滞后特性 小波分析 神经网络
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风电场输出功率的组合预测模型 被引量：105
3
作者 刘纯 范高锋 +1 位作者 王伟胜 戴慧珠 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第13期74-79,共6页
风电场输出功率预测对于接入大量风电的电力系统运行具有重要意义。作者利用BP神经网络、径向基函数神经网络和支持向量机进行风电功率预测,提出了风电场输出功率的组合预测模型。采用3种方法确定权重,即等权重平均法、协方差优选组合... 风电场输出功率预测对于接入大量风电的电力系统运行具有重要意义。作者利用BP神经网络、径向基函数神经网络和支持向量机进行风电功率预测,提出了风电场输出功率的组合预测模型。采用3种方法确定权重,即等权重平均法、协方差优选组合预测法和时变权系数组合预测法。研究结果表明,不同方法的预测精度不同,整体预测精度高的方法在个别预测点也可能误差较大,组合预测模型能有效减少各预测点较大误差的出现,有利于提高预测精度。 展开更多
关键词 风电场 功率预测 BP神经网络 径向基函数神经网络 支持向量机
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基于非参数回归模型的短期风电功率预测 被引量：104
4
作者 王彩霞 鲁宗相 +2 位作者 乔颖 闵勇 周双喜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第16期78-82,91,共6页
随着风电接入规模的增加,风电功率预测日益重要。非参数估计方法是模型估计和预测的典型方法之一,在国内短期风电功率预测中尚无应用。文中将非参数回归技术应用于短期风电功率预测,包括风电功率点预测和风电功率概率区间预测。首先,基... 随着风电接入规模的增加,风电功率预测日益重要。非参数估计方法是模型估计和预测的典型方法之一,在国内短期风电功率预测中尚无应用。文中将非参数回归技术应用于短期风电功率预测,包括风电功率点预测和风电功率概率区间预测。首先,基于非参数回归模型,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率的点预测值;其次,基于经验分布模型与非参数回归技术,建立风电功率预测误差的概率分布函数,得到风电功率预测值的概率区间。以内蒙古某风电场为例,验证了将非参数回归技术应用于风电功率预测的有效性。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 点预测 概率区间预测 非参数回归
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基于空间相关性的风电功率预测研究综述 被引量：99
5
作者 叶林 赵永宁 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第14期126-135,共10页
由于风电具有很强的随机性和波动性,因此大规模风电并网会对电力系统的运行和稳定性造成很大的影响。如何准确预测区域风电场的功率已经成为当今电力系统亟待解决的研究课题。现有的风电功率预测方法未考虑空间相关因素,预测体系有待进... 由于风电具有很强的随机性和波动性,因此大规模风电并网会对电力系统的运行和稳定性造成很大的影响。如何准确预测区域风电场的功率已经成为当今电力系统亟待解决的研究课题。现有的风电功率预测方法未考虑空间相关因素,预测体系有待进一步完善。基于空间相关性的风电功率预测是一种考虑了本地信息和空间相关信息的综合预测方法。文中给出了基于空间相关性的风电功率预测的定义、概念和基本特点,分别从统计模型、物理模型、空间降尺度过程和空间升尺度过程4个方面详细阐述了基于空间相关性的风电功率预测的实现方法,并对空间相关性在风电功率预测方面应用的最新国内外研究进展作了系统的分析评述。最后,针对该领域尚存在的问题与不足,总结了今后的发展方向和需要进一步探索的研究内容。 展开更多
关键词 空间相关性 风速 风电功率 功率波动 功率预测
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基于遗传算法—模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型 被引量：93
6
作者 叶林 陈政 +1 位作者 赵永宁 朱倩雯 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第16期16-22,共7页
针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最... 针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最小的历史日作为相似日,把与光伏发电功率相关性大的太阳辐射强度和温度作为模型输入变量,提出K均值聚类和遗传算法的参数优化方法,建立基于GA—模糊RBF神经网络的最终预测模型。在光伏功率预测的基础上,提出一种平滑控制策略,对光伏并网功率进行有效调节,从而达到平滑光伏功率波动的目的。实例证明,所述预测模型具有较高精度,并验证了平滑功率波动控制策略的有效性。 展开更多
关键词 功率预测 遗传算法 模糊径向基神经网络 平滑功率波动
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风电场短期风速预测探讨 被引量：71
7
作者 吴国旸 肖洋 翁莎莎 《吉林电力》 2005年第6期21-24,共4页
针对我国在风电场短期风速预测的研究还不能达到令人满意程度的现状,通过分析国外在风电场短期风速预测领域的研究情况,结合实例提出并详细阐述了时间序列法在这一领域中的应用,结果表明所建模型具有一定的实用价值。
关键词 风速预测 风力发电 时间序列 功率预测
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基于EEMD和LS-SVM模型的风电功率短期预测方法 被引量：73
8
作者 程启明 陈路 +2 位作者 程尹曼 张强 高杰 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期27-35,共9页
原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战,采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列,有效地提高了预测精度,避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化... 原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战,采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列,有效地提高了预测精度,避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化算法(FOA),将风速子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数作为优化目标建立风速预测模型,扩大了参数搜索范围,提高了优化收敛速度;通过风速-风功率转化关系可以求得风电场的功率值。实验结果验证了所提方法相比于EMD和LS-SVM预测方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 微电网 功率预测 风电场 模态分解 支持向量机 相空间重构 果蝇优化算法
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基于天气状态模式识别的光伏电站发电功率分类预测方法 被引量：69
9
作者 王飞 米增强 +2 位作者 甄钊 杨光 周海明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第34期75-82,14,共8页
光伏发电功率的准确预测对电网调度的计划安排及光伏电站的优化运行具有重要意义。采用单一模型实现多种不同天气状态下光伏发电功率的准确预测非常困难。在分析辐照度变化规律基础上,综合考虑分类总数、类型代表性和分布均衡性,针对气... 光伏发电功率的准确预测对电网调度的计划安排及光伏电站的优化运行具有重要意义。采用单一模型实现多种不同天气状态下光伏发电功率的准确预测非常困难。在分析辐照度变化规律基础上,综合考虑分类总数、类型代表性和分布均衡性,针对气象专业天气类型进行归纳合并,得到4种广义天气类型;进而给出光伏发电功率分类预测的基本框架;提取辐照度的特征参数,建立基于支持向量机的天气状态模式识别模型,辨识恢复部分历史数据所缺失的天气类型信息;最后利用光伏电站的实际运行数据进行仿真,结果验证了模式识别的准确性和分类预测的有效性。 展开更多
关键词 光伏电站 功率预测 模式识别 太阳辐照度 支持向量机 天气状态
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基于连续时间段聚类的支持向量机风电功率预测方法 被引量：65
10
作者 丁志勇 杨苹 +1 位作者 杨曦 张臻 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第14期131-135,149,共6页
提出了一种基于连续时间段聚类的支持向量机风电功率预测方法。通过2次聚类把全年分为若干个类型的连续时间段,并对同类型时间段使用支持向量机建模,建立后的模型用于其他年份对应时间段的预测。与神经网络相比,支持向量机建模方法避免... 提出了一种基于连续时间段聚类的支持向量机风电功率预测方法。通过2次聚类把全年分为若干个类型的连续时间段,并对同类型时间段使用支持向量机建模,建立后的模型用于其他年份对应时间段的预测。与神经网络相比,支持向量机建模方法避免了局部最优。利用国内某风电场数据进行对比实验,证明了所述方法的有效性。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 时间段聚类 支持向量机
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基于交叉熵理论的风电功率组合预测方法 被引量：61
11
作者 陈宁 沙倩 +1 位作者 汤奕 朱凌志 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期29-34,22,共6页
风电功率预测对电力系统的调度和安全稳定运行具有重要的意义。针对目前风电功率预测方法过分依赖参考样本的问题,利用信息融合技术,建立了一种基于交叉熵理论的风电功率组合预测方法,将风电功率组合预测看作信息融合问题,利用交叉熵理... 风电功率预测对电力系统的调度和安全稳定运行具有重要的意义。针对目前风电功率预测方法过分依赖参考样本的问题,利用信息融合技术,建立了一种基于交叉熵理论的风电功率组合预测方法,将风电功率组合预测看作信息融合问题,利用交叉熵理论判断各预测方法的相互交叉程度,按支撑度大小变化动态设置权重。阐述了所提方法的基本思想和主要实现方法,针对某实际风电场的算例结果表明,新方法能够有效识别预测方法交叉度,提高了风电功率预测精度。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 信息融合 交叉熵理论
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卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型 被引量：57
12
作者 赵攀 戴义平 +1 位作者 夏俊荣 盛迎新 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期47-51,共5页
针对数值天气预报模型输出的气象参数存在系统误差而导致风电场功率预测精度受到制约的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型.使用卡尔曼滤波算法对数值天气预报输出的风速数据进行动态修正,并结合其他气象数据... 针对数值天气预报模型输出的气象参数存在系统误差而导致风电场功率预测精度受到制约的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型.使用卡尔曼滤波算法对数值天气预报输出的风速数据进行动态修正,并结合其他气象数据形成新的用于风电功率预测的修正气象数据集合;根据原始气象数据和修正气象数据这2个训练集分别建立了风电场功率输出的原始神经网络、修正神经网络的预测模型.经同一时间区间内的实测数据与模型分析数据的对比分析表明:通过卡尔曼滤波修正的风速数据能够很好地跟踪实际风速数据的变化趋势,平均误差与绝对平均误差比较小;所提模型能够显著降低预测结果的均方根误差,使其从未修正前的17.73%降低至11.32%,证明预测精度得到了明显提高. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 神经网络 功率预测 风力发电
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风电功率预测技术综述 被引量：56
13
作者 王健 严干贵 +1 位作者 宋薇 穆钢 《东北电力大学学报》 2011年第3期20-24,共5页
风电功率预测是应对风电大规模并网运行问题的重要手段。本文分类介绍了目前用于风电功率预测的基本方法,简要概括了国内外的风电功率预测技术研究和应用现状,对风电功率预测技术发展趋势进行了展望。
关键词 风力发电 功率预测 统计模型 物理模型
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风电功率预测的发展现状与展望 被引量：55
14
作者 范高锋 裴哲义 辛耀中 《中国电力》 CSCD 北大核心 2011年第6期38-41,共4页
风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。从电力调度运行的角度,在风电功率预测技术的发展现状、系统建设情况、预测误差、预测评价指标和预测的主体等方面展开论述,对目前存在的基础数据不完善、预测精度不高、预... 风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。从电力调度运行的角度,在风电功率预测技术的发展现状、系统建设情况、预测误差、预测评价指标和预测的主体等方面展开论述,对目前存在的基础数据不完善、预测精度不高、预测的时间尺度较短和风电场普遍没有开展预测等问题进行分析,提出加强电网侧和风电场侧风电功率预测系统建设、加快超短期预测功能建设、继续深化预测技术研究、加强标准体系建设和开展跨行业合作等发展建议。 展开更多
关键词 风电场 功率预测 并网
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计及风电功率不确定性的经济调度问题求解方法 被引量：55
15
作者 张昭遂 孙元章 +2 位作者 李国杰 程林 林今 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第22期125-130,共6页
在调度模型中考虑风电功率不确定性的影响时,需要计及高估及低估风电的代价,优化问题的目标函数中将含有不可解析微分的项,无法基于经典的等微增率准则对该静态经济调度问题进行求解。通常使用的现代优化算法在实际应用中具有一定的工... 在调度模型中考虑风电功率不确定性的影响时,需要计及高估及低估风电的代价,优化问题的目标函数中将含有不可解析微分的项,无法基于经典的等微增率准则对该静态经济调度问题进行求解。通常使用的现代优化算法在实际应用中具有一定的工程局限性。对此,文中提出使用一种近似函数来模拟服从正态分布的风电功率预测误差,使该静态经济调度优化目标函数可以得到解析的微分表达式,进而可用等微增率准则求解含风电功率不确定性的经济调度问题。算例分析结果表明,该算法的计算结果符合一般的经济学原理,且能够较好地反映不同经济政策因素对系统经济调度结果的影响。 展开更多
关键词 静态经济调度 风力发电 功率预测 正态分布近似公式 等微增率准则
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基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测方法研究 被引量：54
16
作者 赵滨滨 王莹 +4 位作者 王彬 宣文博 雷铮 葛磊蛟 徐晓萌 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第6期820-823,共4页
分布式光伏系统输出功率的预测是对配电网进行协调调度,进而有效消纳分布式光伏发电的关键。文章对天津某地区配电网中分布式光伏电站的功率特性进行研究,建立了基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测模型。此外,还分别建立了... 分布式光伏系统输出功率的预测是对配电网进行协调调度,进而有效消纳分布式光伏发电的关键。文章对天津某地区配电网中分布式光伏电站的功率特性进行研究,建立了基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测模型。此外,还分别建立了基于ARIMA时间序列与神经网络的分布式光伏系统输出功率预测模型,以及基于ARIMA时间序列与支持向量机的分布式光伏系统输出功率预测模型,并比较了3种预测模型的预测误差。分析结果表明,与其他2种预测模型相比,基于ARIMA时间序列与支持向量机预测模型的预测误差较小,晴天、雾霾天、阴天和雨天条件下,该模型的预测误差分别为7.02%, 9.13%, 9.35%和9.48%,该模型的年预测误差为13.65%。 展开更多
关键词 配电网 分布式光伏发电系统 时间序列 功率预测
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基于蜂群算法改进的BP神经网络风电功率预测 被引量：49
17
作者 何廷一 田鑫萃 +4 位作者 李胜男 吴水军 陈勇 束洪春 马聪 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2018年第4期22-28,共7页
由于风能具有随机性和间歇性的特点,造成了其功率输出的不稳定,而大规模的风电接入给电力系统的正常稳定运行和调度带来影响。详细分析影响风电场输出的因素,确定风速、风向正弦和余弦为影响风电输出最主要的关联因素,采用统计预测方法... 由于风能具有随机性和间歇性的特点,造成了其功率输出的不稳定,而大规模的风电接入给电力系统的正常稳定运行和调度带来影响。详细分析影响风电场输出的因素,确定风速、风向正弦和余弦为影响风电输出最主要的关联因素,采用统计预测方法将历史实际输出功率、风速、风向正弦和余弦作为BP神经网络的输入矢量,并采用人工蜂群算法优化得到神经网络的权值和阈值,构建ABC-BP神经网络风电功率预测模型。通过对某实测风电功率进行预测验证,结果表明:基于蜂群算法改进的BP神经网络风电功率预测,可以克服BP神经网络易于陷入局部极小的缺陷和不足,极大地提高了全局搜索能力以及预测的稳定性和精度;同时,将自适应的选择策略引入到蜂群算法优化适应度的选择中,减少了网络层参数的训练时间,提高了收敛速度。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 风速 风向 BP神经网络 人工蜂群算法
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基于W-BiLSTM的可再生能源超短期发电功率预测方法 被引量：48
18
作者 谢小瑜 周俊煌 +2 位作者 张勇军 王奖 苏洁莹 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期175-184,共10页
针对现有新能源超短期预测方法难以有效挖掘和分析数据的固有波动规律,且当时序过长时易丢失重要信息等问题,提出了一种基于注意力(Attention)机制的小波分解-双向长短时记忆网络(W-BiLSTM)超短期风、光发电功率预测方法。首先,利用小... 针对现有新能源超短期预测方法难以有效挖掘和分析数据的固有波动规律,且当时序过长时易丢失重要信息等问题,提出了一种基于注意力(Attention)机制的小波分解-双向长短时记忆网络(W-BiLSTM)超短期风、光发电功率预测方法。首先,利用小波分解提取输入时间序列的时域信息和频域信息。随后,考虑双向信息流,采用双向长短时记忆网络(BiLSTM)进行预测,引入注意力机制,通过映射加权和学习参数矩阵赋予BiLSTM隐含状态不同的权重,有选择性地获取更多有效信息。最后,通过实际数据进行仿真验证。仿真结果表明,所提模型与现有模型相比,具有良好的预测性能。 展开更多
关键词 可再生能源 风力发电 光伏发电 功率预测 小波分解 深度学习 注意力机制
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基于集群动态划分与BLSTM深度学习的风电集群短期功率预测 被引量：48
19
作者 杨子民 彭小圣 +3 位作者 郎建勋 王洪雨 王勃 刘纯 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1195-1203,共9页
风电集群的整体功率预测对区域风电的优化调度具有重要意义,现有集群预测方法并未考虑集群内各风电场数值天气预报(numerical weather prediction, NWP)信息在时间序列上的差异性波动,并按此进行集群的合理划分。为此,提出了基于天气过... 风电集群的整体功率预测对区域风电的优化调度具有重要意义,现有集群预测方法并未考虑集群内各风电场数值天气预报(numerical weather prediction, NWP)信息在时间序列上的差异性波动,并按此进行集群的合理划分。为此,提出了基于天气过程动态划分的风电集群短期功率预测方法。首先将96 h时间尺度的待预测样本均分成16份等时长的子样本;然后对每份子样本分别进行集群的聚类与划分;再依据划分结果构建各子样本所含子集群的训练集;最后通过双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BLSTM)人工神经网络对各子集群进行功率预测。算例结果表明,所提方法在4 h超短期预测、24 h日前预测、96 h短期预测中相较统计升尺度法可分别提高1.69%、0.77%和0.59%的精度。论文研究可为风电集群划分和短期功率预测提供参考。 展开更多
关键词 风电场 功率预测 集群划分 聚类分析 深度学习 神经网络
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基于混沌时间序列的大型风电场发电功率预测建模与研究 被引量：45
20
作者 冬雷 王丽婕 +1 位作者 高爽 廖晓钟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期125-129,共5页
通过对风力发电系统的发电功率时间序列进行低维非线性动力学建模,表明该时间序列呈现混沌特性。在此基础上,利用混沌时间序列的相空间理论建立了风力发电功率神经网络预测模型,对风力发电功率的短期预测进行了分析和研究,并得到了较高... 通过对风力发电系统的发电功率时间序列进行低维非线性动力学建模,表明该时间序列呈现混沌特性。在此基础上,利用混沌时间序列的相空间理论建立了风力发电功率神经网络预测模型,对风力发电功率的短期预测进行了分析和研究,并得到了较高的精度。本文研究数据均来自大唐赛罕坝百万千瓦级风电场。 展开更多
关键词 风力发电 混沌属性 功率预测 神经网络
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