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基于数据清洗与组合学习的光伏发电功率预测方法研究 被引量：16
1
作者 邱明 鲁冠军 +1 位作者 吴昊天 杨仲卿 《可再生能源》 CAS 北大核心 2020年第12期1583-1589,共7页
短期光伏发电功率预测对电网调度计划的安排和优化具有重要意义。机器学习类算法的飞速进步有利于提高光伏发电功率的预测精度。文章提出了一种基于数据清洗与组合学习的光伏发电功率预测方法。考虑到变电站实际运行时,在通信与传输过... 短期光伏发电功率预测对电网调度计划的安排和优化具有重要意义。机器学习类算法的飞速进步有利于提高光伏发电功率的预测精度。文章提出了一种基于数据清洗与组合学习的光伏发电功率预测方法。考虑到变电站实际运行时,在通信与传输过程中会出现数据遗漏的状况,在数据输入模型前,采用KNN算法对缺失数据进行补全;然后,将极限学习机、Adaboost模型和神经网络模型的预测结果进行动态组合,并通过Lasso算法在一定周期内对权值进行更新,获得最终预测结果;最后,利用北京大兴区的实际光伏发电数据来验证文章所提出的预测算法的准确性。模拟结果表明,在晴天和阴雨天条件下,组合学习模型预测结果均比较准确。 展开更多
关键词 短期光伏发电功率预测 数据清洗 组合学习 Lasso 极限学习机 ADABOOST
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基于天气类型聚类识别的光伏系统短期无辐照度发电预测模型研究 被引量：161
2
作者 代倩 段善旭 +3 位作者 蔡涛 陈昌松 陈正洪 邱纯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第34期28-35,共8页
现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,... 现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,建立反传播(back propagation,BP)神经网络的无辐照度发电量短期预报模型。此外,为适应天气突变,采用自组织特征映射(self-organizing feature map,SOM)由云量预报信息对天气类型聚类识别,继而对各天气类型采用相应的预测网络,避免了单神经网络的过拟合问题。通过与含辐照度输入及无天气聚类识别的预测模型做交叉对比实验,预测结果表明,天气类型聚类识别能显著提高预测精度,无辐照度光伏发电量短期预测模型有较高的精度和50%湿度抗扰动性。 展开更多
关键词 光伏发电量短期预测 神经网络 气象因素 自组织特征映射聚类 距离分析
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基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法研究 被引量：15
3
作者 时珉 王强 +4 位作者 王铁强 王一峰 尹瑞 何琰 Yordanos Kassa Semero 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第7期989-994,共6页
短期分布式光伏发电功率预测对配电网调度计划的安排及优化具有重要意义。人工智能技术的进步为精细化分析光伏发电功率预测结果的影响因素以及提高光伏发电功率的预测精度提供了有效途径。文章提出一种基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布... 短期分布式光伏发电功率预测对配电网调度计划的安排及优化具有重要意义。人工智能技术的进步为精细化分析光伏发电功率预测结果的影响因素以及提高光伏发电功率的预测精度提供了有效途径。文章提出一种基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法。首先,基于随机森林中的增益情况,对影响分布式光伏发电系统的各项特征参数进行筛选;然后,通过自适应神经模糊推理算法对输入数据进行训练,并使用粒子群算法对ANFIS模型进行优化;接着,建立基于离线训练和在线预测的ANFIS-PSO分布式光伏发电功率预测模型;最后,利用北京某地分布式光伏发电系统的实际数据来验证模拟结果的准确性。 展开更多
关键词 分布式光伏发电系统 发电功率预测 特征筛选 自适应神经模糊推理算法 粒子群算法
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