基于移动AdHoc网络的太阳能光热发电短期功率预测模型研究
太阳能光伏发电功率短期智能预测方法
太阳能光伏发电功率短期智能预测方法摘要：太阳能光伏发电是一种清洁的环保能源，是未来新型能源的重要发展趋势。
太阳能光伏发电是用之不竭的能源，依照太阳能的光伏发电，准确的分析其实际的应用和需求，综合归纳太阳能光伏发电的预测标准，优点和缺点，从太阳能光伏发电的实际情况做预测分析，判断有效提升太阳能光伏功率短期智能发展的有效方案。
本文将针对太阳能光伏发电的电功率短期智能情况进行分析，研究符合现代太阳能光伏发电的实施操作测算方法。
关键词：光伏发电；太阳能；预测引言伴随着不可再生能源的消耗，人们开始意识到能源的重要性，研究新型的可再生能源是解决能源量不足的重要方法。
太阳能是一种自然化的能源，其储备量多、清洁无污染，具有独特的发展优势，是具有良好竞争价值的能源之一。
太阳能主要是依照光伏发电实现的。
分析光伏发电的功率短期测定标准，方便对太阳能发电的原理，发电量，使用情况的准确分析，有效的掌握其能源的使用比例关系，提升有效电功率的预测判断。
一太阳能光伏发电的功率分析太阳能光伏发电是以离网、并网两种形式实现的。
通过光伏并网实现大规模的光伏发电，电力系统增容量高，网光伏发电输出的功率存在间歇性，不可控性，对电网的冲击性较大，直接制约光伏发电的整体效果。
太阳能光伏发电系统过程中，需要准确的分析电量比例，受太阳能辐射的冲击量、温度、湿度、太阳能电池板强度等因素。
其中太阳能强度的大小比例直接关系到整体发电量水平，辐射强度越大、发电量就越大，整体功率水平越高。
太阳能辐射受季节、地理位置、环境等因素的影响，是存在高低、不连续、不确定等特性的。
随着年限变化、季节变化、日期变化，大气的云层、湿度、大气透明度、浓度等都会受到影响，对调养辐射的强弱产生严重的影响问题。
太阳能光辐射预测方法是需要以仿真、建模为标准的。
通过太阳能的光辐射操作，实现的爱那里行业的水平的提升。
二太阳能光辐射发电的基本工作原理依照太阳能光辐射的实际情况，将太阳能辐射强度进行预测，准确的判断太阳能光辐射的具体观测数据，做好随机性的分析。
基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型
基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型摘要：近年来，光伏发电系统作为一种绿色能源发展迅猛，受到了广泛关注。
预测光伏发电系统的输出功率具有重要意义，可以为电力系统的运行调度和能源管理提供参考。
本文通过研究改进的BP神经网络模型，提出了一种基于该模型的光伏发电系统输出功率短期预测模型。
实验证明，改进的BP神经网络模型能够有效地提高光伏发电系统输出功率的预测精度和稳定性。
第一章绪论1.1 研究背景随着环境保护意识的不断增强和可再生能源的发展，光伏发电作为一种清洁能源逐渐受到人们的关注。
预测光伏发电系统的输出功率对于电力系统的运行调度和能源管理具有重要意义。
1.2 研究目的本文旨在提出一种有效的光伏发电系统输出功率短期预测模型，通过改进BP神经网络模型，提高预测精度和稳定性。
第二章相关理论介绍2.1 光伏发电原理本节介绍光伏发电系统的工作原理和组成结构。
2.2 BP神经网络模型本节介绍经典BP神经网络模型的原理和结构。
2.3 改进的BP神经网络模型本节介绍改进的BP神经网络模型，包括权重更新算法和激活函数的改进方法。
第三章光伏发电系统输出功率短期预测模型设计3.1 数据采集与预处理本节介绍采集到的光伏发电系统输出功率数据的预处理方法，包括数据清洗、平滑和归一化等。
3.2 模型输入特征选择本节介绍选择模型输入特征的方法，包括历史功率数据、气象数据和时间特征等。
3.3 模型结构设计本节详细介绍改进的BP神经网络模型的结构设计，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接权重的确定。
第四章实验与结果分析4.1 实验数据本节介绍实验采集到的光伏发电系统输出功率数据。
4.2 实验设置本节介绍实验中使用的BP神经网络模型和改进方法的参数设置。
4.3 实验结果分析本节分析实验结果，包括预测精度和稳定性的评估以及与其他方法的比较。
第五章结论与展望5.1 结论本文提出了一种基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型。
基于神经网络的光伏发电功率预测算法研究
基于神经网络的光伏发电功率预测算法研究一、课题背景及研究意义随着全球变暖和能源不断紧缺的问题日益突出，太阳能光伏发电作为清洁、可再生、无污染的能源，受到了越来越广泛的关注。
预测太阳能光伏发电的功率，是提高光伏发电系统效率和性能的重要手段。
而基于神经网络的光伏发电功率预测，可以提高预测的准确性，为光伏发电系统的运行、管理、调度和维护提供可靠的依据。
二、相关研究综述基于神经网络的光伏发电功率预测，是近年来研究的热点之一。
现有的研究成果主要有以下几个方面：1.基于BP神经网络的功率预测模型BP神经网络是一种常用的神经网络模型，被广泛应用于光伏发电功率预测领域。
通过将历史数据作为输入，将未来一段时间内的功率作为输出，训练BP神经网络模型，可以得到较为准确的功率预测结果。
2.基于RBF神经网络的功率预测模型RBF神经网络具有优秀的拟合能力和预测性能，在光伏发电功率预测中也得到了广泛的应用。
通过将历史数据作为输入，将未来一段时间内的功率作为输出，训练RBF神经网络模型，可以得到更为精确的功率预测结果。
3.基于深度学习的光伏发电功率预测模型近年来，深度学习技术的发展，为光伏发电功率预测带来了革命性的进展。
通过使用深度神经网络模型，如卷积神经网络、循环神经网络和深度置信网络等，可以提高光伏发电功率预测的准确度和鲁棒性。
三、研究方法本研究旨在建立一种基于神经网络的光伏发电功率预测模型，具体研究方法如下：1.数据采集通过搭建光伏发电系统，在不同天气条件下采集光伏电池的输出功率数据和气象数据，并建立数据集。
2.神经网络结构设计本研究采用基于BP神经网络的预测模型作为基础模型，进一步引入深度学习和改进算法，设计适合光伏发电功率预测的神经网络结构。
3.数据预处理对采集到的数据进行清洗、筛选和归一化处理，减少误差和噪声的影响，提高神经网络预测的准确性。
4.模型训练和测试将数据集拆分为训练集和测试集，使用训练集对神经网络模型进行训练，使用测试集对模型性能进行评估和验证。
短期太阳能光伏发电预测方法研究进展
短期太阳能光伏发电预测方法研究进展短期太阳能光伏发电预测方法研究进展摘要：太阳能光伏发电作为一种重要的可再生能源，对节能减排和环境保护具有重要意义。
然而，太阳能光伏发电的波动性带来了发电功率的波动，对电网稳定性和经济运行产生了不利影响。
因此，如何准确预测太阳能光伏发电的短期发电功率，对于保障电网供电安全和优化运行有着重要意义。
本文对国内外短期太阳能光伏发电预测方法的研究进展进行了综述，包括气象法、统计法、人工智能法以及集成方法，并指出了各种方法的优缺点和发展趋势。
1. 引言太阳能光伏发电是指利用太阳能将其直接转化为电能的一种技术。
光伏发电具有清洁、安全、可再生等特点，被广泛认为是应对能源危机和环境污染的有效手段。
然而，太阳能光伏发电的波动性使得发电功率存在较大的不确定性，给电网运行和电力系统规划带来了一定的挑战。
2. 气象法气象法是利用气象学原理和方法，通过对气象因素的观测和分析来预测太阳能光伏发电的发电功率。
典型的气象参数包括太阳辐射、云量、风速等。
通过准确地获取和分析这些气象数据，可以建立反映太阳能光伏发电功率与气象因素之间关系的数学模型，从而实现对发电功率的预测。
气象法的优点是数据来源广泛，成本较低，可以快速得到预测结果。
然而，气象法对气象数据的准确性要求较高，一些微小的误差也可能导致预测结果的偏差。
3. 统计法统计法是基于历史数据和统计分析方法，通过对太阳能光伏发电功率与气象参数之间的关系进行建模和分析，来预测未来的发电功率。
统计法的优点是不需要大量准确的气象观测数据，只需要历史发电数据和相关的气象数据即可。
同时，统计法还可以考虑到多种因素的影响，如季节性变化、时间序列等。
然而，统计法需要较长的历史数据来建立模型，且其预测结果受历史数据质量和模型稳定性的影响。
4. 人工智能法人工智能法是近年来在太阳能光伏发电预测领域蓬勃发展的一种方法。
人工智能法利用神经网络、支持向量机、遗传算法等人工智能技术，通过学习和训练样本数据以建立预测模型。
光伏发电功率超短期预测方法综述
光伏发电功率超短期预测方法综述光伏发电功率超短期预测方法综述近年来，随着可再生能源的快速发展，光伏发电在能源领域扮演了日益重要的角色。
然而，由于光伏发电的不稳定性，其功率预测成为了保障电网稳定运行的一项关键任务。
光伏发电功率超短期预测旨在对光伏发电功率进行分钟级别的预测，可以为发电厂商、电力市场和电网调度等提供重要的参考依据。
本文将对光伏发电功率超短期预测方法进行综述，介绍目前常用的方法和技术。
一、基于历史数据的方法基于历史数据的方法是光伏发电功率预测中最常见的方法之一。
它通过分析历史光伏功率数据，提取相关特征，并建立统计模型来进行预测。
常见的统计模型包括回归模型、时间序列模型和人工神经网络模型等。
回归模型如线性回归、支持向量机回归等可以建立光伏发电功率与气象因素、日照时间等之间的关系，并进行预测。
时间序列模型如ARIMA模型、MA模型可以通过分析时间序列数据的趋势、季节性等进行预测。
人工神经网络模型如多层感知器、循环神经网络等可以通过学习历史数据的非线性关系进行预测。
二、基于天气预报的方法天气因素是影响光伏发电功率的重要因素，因此天气预报信息可以提供对光伏发电功率的合理预测。
基于天气预报的方法利用气象数据和天气预报模型，结合历史光伏功率数据，在预测时考虑天气因素的影响。
常见的天气预报模型包括数值天气预报模型和统计天气预报模型。
数值天气预报模型如WRF模型、GFS模型等通过数值计算大气物理过程得到天气预报结果。
统计天气预报模型如逐日聚类模型、回归模型等通过分析历史天气数据，建立统计模型来进行预测。
三、基于模型组合的方法由于光伏发电功率受多种因素影响，单一预测模型往往难以准确预测。
因此，基于模型组合的方法可以通过结合多个模型的预测结果，提高预测的准确性。
常见的模型组合方法包括模型融合和模型堆叠。
模型融合方法如平均法、加权法等通过对多个模型的预测结果进行平均或加权，得到最终预测结果。
模型堆叠方法如层次回归、AdaBoost等通过将多个模型的预测结果作为输入，构建一个新的模型来进行预测。
光伏发电系统输出功率短期预测技术研究
光伏发电系统输出功率短期猜测技术探究一、引言近年来，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了全球越来越多的关注和应用。
光伏发电系统的输出功率的短期猜测对于电网调度、能源规划和电力市场运营等方面具有重要意义。
光伏发电系统的输出功率受到天气变化、云层遮挡、光照强度变化等多种因素的影响，导致其输出功率呈现出一定的波动性。
因此，准确地猜测光伏发电系统的输出功率，对于实现经济、高效地利用光伏发电系统具有重要意义。
二、光伏发电系统输出功率猜测方法1. 基于物理模型的猜测方法基于物理模型的猜测方法是利用对光伏电池组件的物理特性和天气状况的综合分析，建立数学模型，猜测光伏发电系统的输出功率。
这种方法需要对光伏电池组件的光电特性、温度特性等进行详尽的试验和分析，以获得准确的模型参数。
然后，依据天气预报等数据，通过模型运算，猜测光伏发电系统的输出功率。
2. 基于统计模型的猜测方法基于统计模型的猜测方法是通过对历史光伏发电系统的输出功率数据进行统计分析，建立统计模型，猜测将来的输出功率。
这种方法不需要对光伏电池组件的详尽特性进行试验，只需要对历史数据进行统计分析，得到适用于猜测的模型。
然后，依据天气预报等数据，通过模型运算，猜测光伏发电系统的输出功率。
3. 基于人工智能的猜测方法基于人工智能的猜测方法是利用神经网络、支持向量机等机器进修算法，对光伏发电系统的输出功率进行猜测。
这种方法不需要事先建立数学模型或统计模型，只需要将历史数据输入到神经网络中进行训练，然后通过训练好的网络进行输出功率的猜测。
这种方法可以适应光伏发电系统输出功率的非线性特性，并且可以通过不息优化网络结构和参数，提高猜测精度。
三、光伏发电系统输出功率短期猜测技术的应用光伏发电系统输出功率的短期猜测技术在电网调度、能源规划和电力市场运营中具有广泛的应用。
起首，光伏发电系统输出功率的短期猜测可以为电网调度提供准确的电量猜测数据，援助电网调度员合理打算电力供应和需求，保证电网的平衡和稳定。
基于神经网络模型的光伏发电功率预测研究
第17期2023年9月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.17September,2023基金项目:商洛学院科研项目;项目编号:18SKY -FWD005㊂项目名称:商洛市科技局计划资助项目;项目编号:SK2019-07㊂作者简介:张鹏(1999 ),男,陕西咸阳人,本科生;研究方向:光伏发电功率预测㊂∗通信作者:谢楠(1986 ),男,陕西商洛人,讲师,硕士;研究方向:机电智能控制㊂基于神经网络模型的光伏发电功率预测研究张㊀鹏1,谢㊀楠1,2∗,崔㊀乐1,2(1.商洛学院电子信息与电气工程学院,陕西商洛726000;2.商洛市新能源研发平台,陕西商洛726000)摘要:随着全球环境污染变得日益严重以及能源需求的快速增长,太阳能光伏发电受到天气㊁大气状况等多种因素的影响,其发电功率具有不确定性,需要准确的预测模型来提高其利用效率㊂文章采用了长短期记忆网络(Long Short -Term Memory ,LSTM )模型来预测太阳能光伏发电功率,将历史气象数据及发电功率数据作为输入变量,将极限学习机(Extreme Learning Machine ,ELM )模型作为预测误差对比,证明长短期记忆网络模型能够有效提高预测精度,具有一定的实际指导意义㊂关键词:LSTM 模型;太阳能光伏发电;功率预测中图分类号:TP311㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀太阳能光伏发电功率容易受到多种因素影响,除了自身设备的影响因素外,受气象因素(温度㊁相对湿度㊁太阳辐照强度㊁风速等)的影响较大,光伏发电功率的输出具有显著的波动性㊁周期性和随机性,这对光伏发电功率的准确预测带来了较大的挑战[1]㊂若要更好地利用太阳能光伏发电,就要对光伏发电功率进行准确的预测和判断㊂意大利Malvoni 等[2]提出了一种基于多元回归分析和Elman 人工神经网络相结合的统计方法来预测960kW 并网光伏系统的发电㊂实验证实,该模型在不同类型天气条件下的预测结果可以达到一定的准确性㊂Mellit 等[3]提出了一个具有学习算法的自适应小波网络模型,它的迭代次数减少,可以很容易地适应位置和气象数据的变化,并结合阿尔及利亚某气象站数据进行预测实验,预测精度高,平均绝对误差低㊂朱尤成等[4]提出基于深度学习的中长期风电发电量预测方法,该方法表明LSTM 模型更适用于中长期风电预测,可以有效解决长时依赖㊂金宇悦等[5]提出基于LSTM 循环神经网络算法的风电预测技术方法,该方法验证了实际风速预测中,在多变量数据里风速本身仍然起决定性因素㊂李静茹等[6]提出引入注意力机制的CNN 和LSTM 复合风电预测模型,该模型可以明显地提高风电预测的精度㊂风力发电和光伏发电都属于可再生能源[7],且在预测上均需要考虑到时间序列的特点㊂LSTM 模型则是一种广泛应用于时间序列数据预测的神经网络模型㊂因此,在光伏发电领域采用风力发电的LSTM 模型进行迁移是一种可行的方法㊂研究人员需要针对光伏发电的数据特征和预测需求进行参数调整和模型训练㊂经过适当的修改和训练之后,才能获得准确可靠的光伏发电功率预测模型㊂在此背景下,本文提出了一种基于LSTM 模型的光伏发电功率预测方法㊂该方法首先学习历史气象数据,然后通过模型预测未来一段时间的光伏发电功率值㊂实验结果表明,该方法在处理长时间序列输入时有较好的表现,具有较高的预测精度和实用性,为光伏发电功率预测提供了一种新的思路和方法,对研究和应用具有重要意义㊂1㊀LSTM 神经网络模型概述㊀㊀LSTM 网络模型[8]是一种深度神经网络模型,和循环神经网络[9](Recurrent Neural Networks,RNN)模型结构相似,由输入层㊁输出层和若干个循环单元组成㊂每个循环单元内部包含了3个门控制器:输入门㊁输出门和遗忘门,相比于传统的RNN 网络,LSTM 网络在其隐藏层中添加了能够长期记忆信息的单元C㊂这种单元的引入使得LSTM 网络在处理光伏发电功率等具有长期时间序列特征的数据时,能够更好地保留关键信息,进一步提高了预测准确性和泛化能力,使得其在光伏发电功率预测中更具优势㊂这些门的作用是控制和调节信息的输入㊁输出和存储,使得模型可以有效地记忆和处理时间序列上的数据[10]㊂LSTM 单元内部结构如图1所示,各门单元运算公式为:f t =σ(W f [h t -1,x t ]+b f )(1)i t =σ(W i [h t -1,x t ]+b i )(2)图1㊀LSTM神经网络结构o t=σ(W o[h t-1,x t]+b o)(3) g t=tanh(W g[h t-1,x t]+b g)(4) C t=f t C t-1+i t g t(5) h t=o t tan h(C t)(6)式中:σ为激活函数,一般是Sigmoid函数;W f㊁b f 为遗忘门连接权重和偏移值;W i㊁b i为输入门连接权重和偏移值;W o㊁b o为输出门连接权重及偏移值;g t 为临时状态㊂由上述公式可知,LSTM模型通过门控单元控制信息的流动,避免梯度消失或梯度爆炸问题,从而更好地处理长序列㊂相比于传统的循环神经网络模型, LSTM可以更好地保留对过去信息的记忆,并在需要的时候合理地应用这些信息,进而提高模型的性能㊂为了预测太阳能光伏发电的功率,本文使用了LSTM模型㊂该模型可以对输入的序列进行建模,从而预测未来的功率输出㊂LSTM模型的训练流程如图2所示㊂LSTM神经网络的训练算法是一种随时间展开的反向传播算法(Back Propagation Trough Time,BPTT)㊂LSTM神经网络训练算法的具体步骤如下: LSTM网络中的每个单元会先进行前向计算,从而得到该单元的输出值t i㊁t o㊁t f㊁t c和t y㊂接着,误差项σ将在时间维度上和误差项前一层的节点上进行反向传播㊂在每个节点上通过计算误差项获得对应权值的梯度,并使用梯度下降算法更新网络权值,从而不断优化整个LSTM网络模型㊂该优化方法旨在提高LSTM模型的学习效率和准确性,以更好地适应光伏发电功率等时间序列数据预测任务㊂2㊀数据选取㊀㊀本文选取宁夏某地区光伏电站2019年全年的历史光伏发电数据,结合美国国家航空航天局获取的地面气温㊁气压㊁相对湿度和高度10m风速等气象因素数据㊂为了验证LSTM模型的优势,分别选取2月㊁5月㊁9月和12月的最后一天作为待测样本,分别代表春夏秋冬四季㊂同时,将数据时间段设置为以15min 为一个样本㊂图2㊀LSTM网络训练流程抽取四季中2月㊁5月㊁9月和12月最后一天作为 待预测日 ,各个月的其他天数数据为训练样本㊂根据光伏发电特性,以冬季为例,提取数据并将数据时间划分为11:00至18:00,时间间隔为15min,总共28个样本数,由于季节不同,所选取的时间段不同,但保证28个样本数不变㊂选取连续3个月(5月㊁6月和7月),提取数据时间段为早上8:00至晚上20:00,时间间隔为15min,总计1488个样本数㊂其中,最后240个样本作为待预测样本,其余为训练样本㊂防止训练样本数较少,选取全年白天光伏发电时间作为对照,总计16329个样本,同样的条件下进行对比㊂3㊀模型性能评估㊀㊀为了评价3种模型在太阳能光伏发电功率预测中的性能,本文采用了3种评价指标:均方根误差(RMSE)㊁平均绝对误差(MAE)和相关系数R (Correlation coefficient)㊂RMSE和MAE反映了模型预测值与真实值之间的差异程度㊂一般情况下,这两个指标越小意味着模型预测能力越强;而R则是评价模型对实验数据的拟合程度,其取值范围为0~1,越接近1表示模型对数据的拟合程度越好㊂RMSE㊁MAE和相关系数R的定义如下:RMSE =ðNt =1(y t -yᶄt )2N(7)MAE =1N ðNt =1|y t -yᶄt |(8)R =Cov (y t ,yᶄt )V (y t )V (yᶄt )(9)式中:N 为统计样本数;y 为真实值;yᶄt 为预测值㊂4 实验评估㊀㊀为了更加直观地比较两种模型的光伏功率预测值和真实值之间的区别,分别将两种模型的四季预测值和真实值在一起进行比较,功率对比如图3所示㊂图3㊀功率对比㊀㊀由图3可知,横坐标为样本数,纵坐标为光伏功率㊂在同样的样本数情况下,对比LSTM 模型㊁ELM 模型和真实值的区别㊂LSTM 模型在每个季节的功率预测中都更接近真实值,与LSTM 模型相比,ELM 模型的功率预测结果有所不及,验证了LSTM 模型在短期光伏发电功率的预测能力强于ELM 模型㊂四季功率对比如图4所示㊂在图4中,横坐标为样本数,纵坐标为光伏功率,对比在LSTM 模型下的四季光伏功率预测值,可以看出在同样的样本数中,夏季的光伏发电功率最大,其次是秋季和春季,光伏发电功率最小的是冬季,几乎为夏季发电量的一半㊂从整体上来看,ELM 模型有明显的偏差,而LSTM 模型预测效果更接近真实值,LSTM 模型的预测结果均优于ELM 模型,再进一步计算两种预测模型的MAE㊁RMSE㊁R 数值并分析模型的预测性能,计算结果如表1所示㊂表1㊀两组预测模型的预测结果季节ELM模型LSTM模型MAE/kW RMSE/kW R MAE/kW RMSE/kW R春季 2.0361 2.39650.989270.209260.264360.99997夏季 2.0954 2.32290.997370.639950.668060.9999秋季 1.8056 1.93040.99910.74896 1.06470.99965冬季 1.159 1.22020.998850.38590.460830.99993图4㊀四季功率对比㊀㊀从LSTM模型和ELM模型预测结果来看,以春季为例,ELM模型预测结果的RMSE为2.3965 kW,而LSTM神经网络的应用使得光伏发电功率预测的RMSE值降低至0.26436kW,这充分说明了㊀㊀LSTM对于长期依赖信息的记忆和提取在光伏发电功率预测方面具备显著优势㊂与传统模型相比,LSTM 神经网络通过添加 记忆 能力可以更好地处理时间序列数据的长期依赖,从而提高模型的准确性和适用性㊂以春季为例,综合对比MAE㊁RMSE和R的结果:两种预测方法中ELM模型MAE=2.0361kW;LSTM 模型的MAE=0.20926kW㊂结果证明,带有记忆的LSTM模型可以进一步提高其在光伏发电功率预测中的准确性并更好地发挥其模型拟合能力㊂实验结果表明,与ELM网络模型相比,LSTM网络预测模型在预测光伏发电功率方面表现更为优越,这进一步验证了LSTM网络在光伏预测任务中的优势,表明它是一种具有很高应用价值的预测模型㊂同时,本文分别进行全年和为期3个月的光伏发电功率长期预测,预测结果如图5所示㊂图5㊀功率预测结果㊀㊀由图5所示,横坐标都为样本数,纵坐标为光伏功率和误差,在图5(a)和5(b)两图中,光伏功率的预测值跟真实值几乎一样,而全年的误差值在-1和1之间,而连续3个月的样本数中,刚开始出现较为明㊀㊀显的误差㊂因此,在不同的样本数情况下,全年的预测结果更接近真实值,样本数量越多,预测结果越接近真实值㊂对比模型的预测结果如表2所示㊂表2㊀中长期功率预测的预测结果样本数MAE/kW RMSE/kW R 2019年全年0.298070.310980.99998连续3个月0.378790.476030.99994根据预测结果可知,LSTM模型在对中长期光伏发电功率进行预测时,准确性越高,则表明LSTM模型在此领域的可行性越强㊂这也表明,通过针对LSTM模型进行优化,可以进一步提高其对于中长期光伏发电功率的预测效果,也证实了LSTM模型对于中长期光伏发电功率预测的可行性㊂LSTM神经网络在预测光伏发电功率方面拥有更高的预测准确性和广泛适用性㊂5 结语㊀㊀综上所述,本研究对基于LSTM模型的太阳能光伏发电功率预测技术进行了全面深入的研究,包括实验设计㊁LSTM模型的训练和预测以及模型性能评估和比较等方面㊂实验结果表明,该技术可以准确㊁可靠地预测太阳能光伏发电功率,具有很大的实际应用价值和推广价值㊂参考文献[1]龙平.独立运行风/光互补监测系统研究[D].北京:中国科学院研究生院(电工研究所),2004. 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光伏发电功率短期预测方法研究
／２０２３ ０９光伏发电功率短期预测方法研究潘晨玥（国网江苏省电力有限公司宝应县供电分公司）摘 要：煤炭、石油、天然气等不可再生能源的使用，严重降低了空气质量，光伏并网由于可再生、无污染以及资源丰富的特点受到了社会各界人士的喜爱，但是光伏并网发电系统会从许多的不同层面影响电网的电能质量。
本文重点分析了分布式光伏发电并网系统，对低压配电网的数学模型进行推导，并且从电路基本理论角度分析光伏配电电源对配电网电能质量产生的作用，发现配电网电压波动与光伏电源容量和短路容量密切相关。
关键词：光伏发电；电能质量；分布式光伏并网；电压波动０ 引言大量开采化石能源对环境造成了非常大的影响，可持续发展的理念逐渐深入人心，因此对于太阳能的开发和利用尤为重要。
世界上的能源来自于太阳系中的恒星，太阳能是一种可以再生、没有污染的能源，据不完全统计，现如今我国太阳能发电量年均增加５７ １％，光伏发电已经成为了我国的一个新产业［１］。
光伏发电的应用不但可以实现直流微电网的功能，还可以实现光伏发电并网，所谓光伏发电并网是指光伏电池板发出电以后通过逆变器对电能进行转换，然后并入交流电力网络，供用户使用；直流微电网简单来说就是不对电能进行逆变，直接对直流电进行控制和利用［２ ３］。
１ 光伏并网发电系统及电能质量概述１ １ 光伏发电系统的组成光伏并网系统一般包含光伏阵列、并网逆变器等组成部分。
对于双级并网逆变器，还包含ＤＣ ＤＣ变换器；分布式光伏发电系统一般情况下还会包含有储能电池。
光伏阵列就是光伏电池板，它是最基础也是最核心的部分，通过光伏电池板可以把光照转化为电能；ＤＣ ＤＣ变换器的主要功能是把宽电压范围的低电压转化为恒定的高电压，同时ＤＣ ＤＣ变换器还具备最大功率点追踪（ＭＰＰＴ）控制功能；光伏阵列发出的直流电需要经过逆变器逆变成交流电再并网。
包含储能电池的光伏发电系统结构如图１所示。
图１ 可调度光伏并网系统结构１ ２ 光伏发电系统关键技术和原理（１）光伏电池光伏电池能够把光能转换成电能主要是利用了Ｐ Ｎ结的光生伏打效应。
超短期光伏发电功率预测方法的研究
摘要光伏发电呈现出时变性、波动性和随机性，对光伏发电的稳定性带来不利影响。
当光伏电站大规模接入电网后，由于其波动性给电网的整体稳定运行带来了巨大挑战，降低了电网运行的可靠性，增加了维护电网波动所带来的的运行和管理成本。
因此，光伏发电功率的准确且合理的预测对电网的安全调度、维护电网的稳定运行和提高光伏电站利用率具有重要意义。
目前传统的机器学习对光伏发电预测大多都是通过直接预测的方式，本文本着提升精度的思想，首先通过结合光伏的特征融合选取和模型参数组合选取的方式设计了一种基于改进Xgboost算法的光伏发电功率的预测模型。
考虑到这种方式的缺陷在于对极端天气的适用度较差，提出了一种基于天气类型的高斯混合聚类相似日筛选模型。
最后，针对单个模型提升精度有限的问题设计了基于Stacking模型融合的算法。
主要研究内容包括：（1）基于改进的Xgboost的超短期光伏预测算法。
目前传统的机器学习对光伏发电预测大多都是通过直接预测的方式，无法对特征进行有效的筛选。
本文设计一种改进的Xgboost的超短期预测算法，通过一种特征融合的方式去有效的筛选模型和参数组合的方式去有效提高Xgboost对光伏发电功率的预测精度。
（2）基于高斯混合聚类算法的相似日筛选模型。
为了解决光伏发电在一些极端天气(阴天、雨天等)下的光伏预测精度低的问题，在不同天气情况下基于高斯混合聚类算法设计了相似日的筛选模型。
与传统的筛选方式筛选出的样本在同一模型下进行对比分析，发现该方式筛选出的样本有利于模型在极端天气情况下的拟合。
（3）基于Stacking模型融合下的光伏发电功率预测算法。
针对单一的预测模型预测精度提升有限的问题，引入了集成学习的思想和方法，提出一种基于Stacking方法来结合支持向量机、BP神经网络、线性回归、决策树、xgboost等模型的短期预测方式，通过与单一模型Xgboost、BP神经网络相对比，精度有了明显的提升，通过与光伏发电的实际功率对比，具有很好的吻合性，在实际应用中具有很高的工程推广价值。
基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏发电功率预测
基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏发电功率预测基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏发电功率预测一、引言光伏发电系统具有可再生、清洁、环保的优点，在能源危机和环境污染日益严重的背景下，光伏发电系统的应用越来越广泛。
然而，光伏发电系统的功率波动性较大，这对电网的安全稳定运行产生了一定的影响。
因此，准确预测光伏发电功率变化，对于实现光伏发电系统的可靠运行非常重要。
二、短期光伏发电功率预测方法综述为了预测光伏发电功率，学术界和工业界提出了许多预测方法，包括基于物理模型的方法、基于统计模型的方法、基于人工神经网络的方法等。
物理模型方法需要准确建立发电系统的数学模型，但由于光伏发电系统的复杂性，建模困难，且模型的准确性难以保证。
统计模型方法使用历史数据进行拟合，但对于光伏发电系统的非线性和时变性无法很好地进行预测。
人工神经网络方法可以克服上述问题，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、VMD-ISSA-KELM模型简介本文提出了一种基于VMD-ISSA-KELM（Variational Mode Decomposition-Improved Salp Swarm Algorithm- Kernel Extreme Learning Machine）的短期光伏发电功率预测模型。
该模型使用VMD方法对光伏发电功率时间序列进行分解，将原始信号分解成多个固有模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）。
然后，通过ISSA算法对得到的IMF序列进行优化重构。
最后，通过KELM算法对重构后的序列进行建模和预测。
VMD方法的引入可以更好地反映光伏发电功率序列的非线性和时变性，ISSA算法可以提高预测模型的精度和稳定性，而KELM算法能够快速地进行模型训练和预测。
四、VMD模型在短期光伏发电功率预测中的应用本文将VMD-ISSA-KELM模型应用于某光伏发电场，对其短期光伏发电功率进行预测。
太阳能光伏功率预测模型研究
太阳能光伏功率预测模型研究随着全球对可再生能源需求的增加和对传统能源的转变，太阳能光伏系统作为一种可持续的能源解决方案，正得到越来越广泛的应用。
然而，由于太阳能光伏发电的不确定性，准确预测太阳能光伏功率的变化对于实现可靠的电力供应至关重要。
因此，研究太阳能光伏功率预测模型成为了光伏行业和学术领域的一项重要任务。
光伏功率预测是指根据天气、太阳辐射和其他环境变量的数据，对未来固定时间段内太阳能光伏系统的发电功率进行预测。
准确的功率预测可以帮助光伏发电厂家和电网运营商做出合理的运行决策，优化能源管理，提高能源利用效率。
为了解决太阳能光伏功率预测的挑战，许多研究团队开始开发和提出各种不同的预测模型。
其中，基于机器学习和人工神经网络的方法在太阳能光伏功率预测中占据主导地位。
这些模型通过学习历史数据中的模式和趋势，然后将这些知识应用于新数据，以预测未来的光伏功率。
在太阳能光伏功率预测中，最常用的模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、回归分析（RA）、决策树（DT）等。
这些模型在不同的数据集和应用场景中都能取得良好的预测效果。
支持向量机是一种强大的非线性预测模型，其通过寻找数据集中最优的划分超平面来进行分类或回归。
对于太阳能光伏功率预测问题，使用支持向量机模型可以有效地处理非线性关系和高维数据。
人工神经网络是受生物神经网络启发的一种模型，其具有良好的适应性和泛化能力。
在太阳能光伏功率预测中，通过训练神经网络，可以学习太阳辐射、温度、湿度等环境因素与光伏功率之间的复杂关系，从而进行准确的预测。
回归分析是一种可以评估变量之间关系的统计方法。
通过建立回归模型，可以根据历史数据中的变量间关系来预测未来的光伏功率。
尽管回归分析在预测问题上具有一定限制，但在太阳能光伏功率预测中仍然可以发挥作用。
决策树是一种基于树状结构的预测模型，可以通过对输入数据的逐步划分来进行预测。
太阳能光伏功率预测中，决策树可以对不同环境变量的取值进行分类，从而进行功率预测。
光伏发电功率预测模型及优化算法研究
光伏发电功率预测模型及优化算法研究1. 研究背景光伏发电是一种充分利用太阳能的清洁能源，具有环保、可再生和分布式能源等特点，在全球范围内得到了越来越广泛的应用。
然而，由于受天气、季节、地理位置等因素的影响，光伏发电系统的输出功率有很大的波动性，这给电网运行带来了一定的挑战。
因此，开发一种准确预测光伏发电功率的模型和优化算法，对于保障电网稳定运行、提高光伏发电系统效率和实现清洁能源的可持续发展具有重要意义。
2. 光伏发电功率预测模型光伏发电功率预测是指根据天气预报、光照强度、温度、日照时间等外部环境因素，预测光伏发电系统的实际输出功率。
现有的光伏发电功率预测模型主要包括统计学方法、机器学习方法和人工神经网络方法，其中机器学习方法和人工神经网络方法相对较为先进和高效。
2.1 统计学方法统计学方法主要是基于光伏发电系统历史数据的分析和处理，通过回归、时间序列等统计方法，对光伏发电功率进行预测。
这种方法简单易行，但需要大量的历史数据，并且难以处理系统非线性和时变特性。
2.2 机器学习方法机器学习方法主要是利用大量的输入数据和输出数据，通过学习模型自动调整参数，从而预测未来的输出结果。
机器学习方法包括支持向量机、随机森林、决策树等算法，具有较高的预测准确度和广泛的应用前景。
2.3 人工神经网络方法人工神经网络方法是模拟人脑神经元的工作原理，通过多层结构的神经元进行学习和预测。
人工神经网络方法可以处理系统非线性和时变特性，具有强大的预测能力，但需要大量的样本数据和训练时间。
3. 光伏发电功率优化算法光伏发电功率优化算法是指通过改进光伏发电系统结构、优化控制策略和提高组件效率等方法，最大限度地提高光伏发电系统的效率和输出功率。
现有的光伏发电功率优化算法主要包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等，其中遗传算法应用最为广泛。
3.1 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索算法，通过选择、交叉和变异等操作，从群体中不断地筛选和改进优秀的遗传因子，逐步优化问题的解。
光伏发电超短期输出功率的概率预测若干方法研究
光伏发电超短期输出功率的概率预测若干方法研究光伏发电超短期输出功率的概率预测若干方法研究随着能源需求的增长和可再生能源的开发利用，光伏发电作为一种清洁、可再生、环保的能源来源，得到广泛应用。
然而，由于天气条件的影响，光伏发电的输出功率存在着一定的波动性。
为了更好地利用光伏发电系统，降低运营成本并提高能源效率，预测光伏发电超短期输出功率的准确性至关重要。
本文将探讨光伏发电超短期输出功率的概率预测方法。
首先，了解光伏发电系统的特性对预测输出功率具有重要意义。
光伏发电系统受到多种因素的影响，如太阳辐射、气温、风速等。
这些因素会导致光伏发电的输出功率发生变化。
因此，在进行概率预测时，需要全面考虑这些关键因素。
一种常用的预测方法是基于时间序列分析。
通过对历史光伏发电功率数据进行统计分析，可以确定某种模式或趋势。
利用这些模式和趋势，可以预测未来时间段内的光伏发电功率。
时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些方法在预测出未来光伏发电功率的均值后，还可以计算出相应的概率分布。
另一种常见的预测方法是基于物理建模。
光伏发电系统的物理特性可以通过建立数学模型来描述。
根据太阳辐射、气温等输入变量，可以计算出预期的光伏发电功率输出。
建立物理模型需要考虑到光伏电池的工作原理以及各种影响因素的作用机制。
这种方法的优势在于预测结果具有明确的物理意义，但需要较为准确的参数输入和对模型的精确建立。
机器学习方法在近年来也得到了广泛应用。
通过收集大量光伏发电功率及相关气象数据，并将其作为训练样本，可以运用机器学习算法进行预测。
神经网络、支持向量机和随机森林等方法在光伏发电功率预测中被广泛采用。
这些方法能够自动从数据中学习出更加准确的模式和关联规律，进而实现对未来光伏发电功率的预测。
除了上述方法外，还可以考虑结合多种预测方法进行综合预测。
例如，可以将时间序列分析方法与机器学习方法相结合，通过利用它们各自的优势，提高预测结果的准确性。
光伏发电功率预测模型及优化算法研究
光伏发电功率预测模型及优化算法研究
引言：
随着能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，可再生能源的利用逐渐成为全球能源发展的趋势。
太阳能光伏发电作为目前最为成熟和广泛应用的可再生能源之一，具有清洁、可再生、资源丰富等优点。
然而，由于太阳能光伏系统的不稳定性和不可预测性，光伏发电功率预测成为光伏发电系统中的一个重要问题。
研究内容：
光伏发电功率预测模型的建立是解决光伏发电问题的关键。
目前光伏发电功率预测一般采用基于历史数据的方法。
常见的预测模型包括灰色模型、神经网络模型、支持向量回归模型等。
在这些方法中，神经网络模型因为其非线性逼近能力强，常常被用于光伏发电功率预测中。
而光伏发电功率预测模型的性能可以通过优化算法进一步提升。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
优化算法的目标是通过调整模型的参数，使得模型的预测误差最小化。
优化算法可以通过遗传算法的交叉、变异操作，粒子群算法的飞翔速度和位置的迭代更新等方式进行求解。
研究意义：
结论：
光伏发电功率预测模型及优化算法的研究可以提高光伏发电系统的效率和稳定性，有助于解决光伏发电系统中的一些重要问题。
在未来的研究
中，可以进一步优化光伏发电功率预测模型和优化算法，以提高预测准确度和计算效率，促进可再生能源的发展和利用。
基于多特征分析和提取的短期光伏功率预测
基于多特征分析和提取的短期光伏功率预测基于多特征分析和提取的短期光伏功率预测随着全球能源需求的不断增长以及环境保护意识的不断提高，清洁能源的利用逐渐成为世界各地的重要发展方向。
among these，光伏发电作为最具希望的清洁能源之一，因其无污染、可再生及普遍性的优势，受到了广泛关注。
然而，光伏发电的波动性使其在短期功率预测的准确性上面临挑战。
这种波动性主要由多种因素引起，如天气变化、季节变化、光照强度等。
为了提高光伏发电的效率和可靠性，科学家们对短期光伏功率的预测进行了深入研究。
本文提出了一种基于多特征分析和提取的短期光伏功率预测方法，旨在提高预测模型的准确性和稳定性。
该方法主要包括以下几个步骤：首先，我们收集了大量的光伏发电历史数据，包括功率输出、天气变化、季节变化等信息。
然后，通过数据处理和分析，提取出与光伏功率相关的多种特征。
这些特征包括光照强度、温度、风速等因素，以及前期功率输出等历史数据。
接下来，我们采用机器学习方法建立预测模型。
首先，我们将数据集划分为训练集和测试集。
然后，我们利用训练集对模型进行训练，通过对特征的选择和调整，优化模型的性能。
最后，我们利用测试集对模型进行评估和验证。
我们选用了多种机器学习算法进行实验比较，包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络等。
通过对比实验结果，我们发现基于随机森林算法的预测模型具有较高的准确性和稳定性。
此外，我们还分析了不同特征对光伏功率的影响。
结果表明，光照强度和温度是两个最主要的影响因素。
光照强度对光伏功率的影响呈正相关，而温度对光伏功率的影响呈负相关。
经过多次实验和验证，我们的预测模型准确率达到了90%以上。
这说明基于多特征分析和提取的短期光伏功率预测方法在实际应用中具有很高的可靠性和准确性。
总结起来，本文通过对光伏发电的多特征分析和提取，建立了一种有效的短期光伏功率预测模型。
该模型充分考虑了天气变化、季节变化等因素对光伏功率的影响，为光伏发电的运营和管理提供了有力支持。
基于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测
基于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测基于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测一、引言能源是现代社会发展的基石，而清洁可再生能源的利用则成为了关注的焦点。
光伏发电作为清洁、可再生的能源形式之一，具有广阔的应用前景。
然而，由于天气等自然环境的影响，光伏发电存在一定的波动性，这就需要对光伏发电的功率进行预测，以便更好地调度能源和优化能源利用。
二、光伏发电功率预测的意义1. 提高能源利用效率：通过准确预测光伏发电功率，可以更好地进行电力系统调度和能源优化，提高能源利用效率。
2. 保障电力供应：准确预测光伏发电功率可以帮助电力系统管理者及时采取相应措施，确保电力供应的连续稳定性。
3. 减少能源浪费：对于光伏发电，如果能够准确预测功率波动，就可以合理安排其他能源的供应，减少能源浪费。
三、光伏发电功率预测方法的综述1. 基于统计模型：利用历史数据分析和拟合，建立统计模型进行预测。
2. 基于物理模型：通过建立光伏发电的物理模型，考虑光照、温度等因素，进行功率预测。
3. 基于机器学习：利用机器学习算法对大量数据进行训练，建立预测模型。
四、光伏发电功率预测的挑战1. 数据集的多样性：光伏发电的功率受多种因素的影响，如天气、环境等，不同地区、不同时间的数据集差异较大。
2. 多变性和不确定性：光伏发电的功率具有较大的波动性，受天气等因素的多变影响，预测结果存在一定的不确定性。
五、基于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测方法1. 数据采集与整理：收集光伏发电的历史数据，并对数据进行清洗和整理，去除异常值和噪声。
2. 数据集蒸馏：将原始数据集分为多个子数据集，每个子数据集代表一个特定时期的数据，如每小时、每天等。
对每个子数据集分别进行预测。
3. 特征提取与选择：对每个子数据集提取有效特征，并根据特征的重要性进行选择，减少冗余信息。
4. 模型训练与优化：采用机器学习算法对每个子数据集进行训练和优化，建立对应的预测模型。
5. 模型融合与集成：将所有子数据集的预测结果进行融合，得到最终的光伏发电功率预测结果。
电力系统中的光伏发电功率预测模型研究
电力系统中的光伏发电功率预测模型研究光伏发电作为一种环保、可再生的能源来源，在电力系统中的应用越来越广泛。
为了更好地调整电力系统运行状态，提高电力系统的可靠性和经济性，对光伏发电功率进行准确的预测变得尤为重要。
针对电力系统中的光伏发电功率预测模型的研究，本文从数据来源、模型选择和性能评价三个方面进行探讨。
首先，光伏发电功率预测所需的数据一般来自于光伏电站的监测系统。
在现代化的光伏电站中，监测系统可以实时采集到光伏阵列输出功率、温度、辐照度等各类数据。
这些数据对于预测光伏发电功率具有重要意义。
根据数据的性质，可以选择使用基于历史数据的时间序列模型或基于实时数据的机器学习模型进行预测。
时间序列模型可以利用历史数据的周期性和趋势性进行预测，例如使用ARIMA模型、指数平滑模型等。
而机器学习模型则可以根据实时数据的特征进行建模和预测，例如使用支持向量机、随机森林等。
在选择模型时需要考虑数据的特点以及预测的目标，选用合适的模型进行建模。
其次，光伏发电功率预测模型的选择也需要考虑到模型的适用性和预测精度。
不同的模型有着不同的建模原理和算法特点。
对于时间序列模型，ARIMA模型是其中较为常用的方法之一。
ARIMA模型基于时间序列的自相关性和移动平均性进行建模，可以将数据进行平稳化处理后，拟合出适合的自回归和移动平均参数，从而进行预测。
指数平滑模型是另一种常用的时间序列模型，它通过平滑历史数据的加权平均值来进行预测，适用于具有季节性和趋势性的数据。
而在机器学习模型中，支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）是常用的预测模型。
SVM通过构造最优超平面对数据进行分类和回归，可以适用于非线性问题；而随机森林则是一种基于集成学习的方法，通过构建多个决策树来进行预测，具有较好的鲁棒性和泛化能力。
根据预测的需求和数据的特征，选择适合的模型进行预测。
最后，对于光伏发电功率预测模型的评价需要考虑到预测精度和计算效率两个方面。
【2019年整理】光伏发电功率预测方法与模型研究综述
光伏发电功率预测方法与模型研究综述摘要近年来，随着对可再生能源需求的日益提高，太阳能光伏发电技术得到了迅速的发展，大规模光伏发电系统的应用也日益广泛起来，但也随之出现了很多问题。
由于太阳辐射量与季度、阴晴及昼夜等气象条件密切相关，从而造成了光伏发电系统输出功率的随机性和间歇性的固有缺点，而且考虑到储能技术上的不成熟等因素，当大量的光伏发电系统接入电网时，势必会对电力系统的安全稳定运行和电能质量等带来严峻挑战，从而限制光伏发电产业的发展，所以对光伏发电系统输出功率进行预测对于电力系统运行而言具有非常重要的意义。
本文通过对影响光伏发电功率因素进行分析对目前现有的光伏发电功率预测方法进行分类，并根据统计方法和物理方法为依据，对太阳辐照量预测进行预测和直接对光伏发电系统的输出功率预测两种方法进行阐述和细化对比。
再根据各自所使用的数学模型不同将预测方法分为时间序列法、神经网络法、支持向量机方法、回归分析方法和智能预测方法。
最后对不同分类的预测方法及相应的数学模型进行分析阐述和对比，说明其适用范围及精确度，并对其可行性进行分析，提出在功率预测中需要解决的问题。
关键词：光伏系统；功率预测；数学模型；方法Abstract\In recent years, with the demand for renewable energy increasing, solar photovoltaic technology has been rapid development of large-scale photovoltaic power generation system applications are increasingly widespread up, but also will be a lot of problems. Since the amount of solar radiation quarter, Teenage a nd other weather conditions closely related to circadian, resulting in a power output of photovoltaic power generation system and intermittent randomness inherent shortcomings, and taking into account factors such as energy storage technology immaturity, when a large number PV system connected to the grid ,it must have a safe and stable operation of power systems and power quality pose serious challenges, thus limiting the development of photovoltaic power generation industry, so the output power of the photovoltaic power generation system to predict in terms of the power system operation has a very important significance.Based on the impact of photovoltaic power factor analysis on currently available PV power prediction method for classification, and physical methods based on statistical methods and is based on the amount of solar radiation forecasts and projections directly to the output power of photovoltaic systems forecast describes two methods and refined contrast. And then according to their mathematical models used to forecast method is divided into different time series, neural networks, support vector machine, regression analysis and intelligent prediction method. Finally, the prediction of different classification methods and the corresponding mathematical model to analyze and compare elaborated, indicating its scope and accuracy, and its feasibility analysis, forecasting in power need to be resolved.Keywords: PV systerm;Power Prediction;Mathematical model;Method目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (1)1前言 (3)1.1课题研究背景 (3)1.2课题研究意义 (3)1.3光伏产业国内外发展现状 (3)1.4国内外对功率预测方法研究的发展现状及存在问题 (4)1.5本文涉及的预测方法概述 (6)2光伏发电系统特性概述 (8)2.1 光伏发电系统组成 (8)2.2光伏电池的特性 (8)2.3 影响光伏发电系统输出功率的因素 (9)2.4 光伏电池组件的出力模型 (10)3功率预测基本方法及特点 (12)3.1 基于支持向量机回归的预测方法 (12)3.1.1 支持向量机方法及其特点 (12)3.1.2 支持向量机回归算法及特点 (13)3.2 基于径向神经网络的预测方法 (14)3.2.1 神经网络预测方法基础 (14)3.2.2 径向神经网络特点 (15)3.3 小波分析方法 (16)3.3.1小波相关理论基础 (16)3.3.2 Mallat算法 (17)3.3.3 逐日太阳辐照量时间序列的小波分解 (17)3.4 递推最小二乘法 (18)3.5 相似日选取算法 (18)4主要功率预测模型及其简要分析 (20)4.1光伏发电预测模型的建立 (20)4.1.1 影响预测模型精度的因素分析 (20)4.2 光伏发电基本预测模型 (21)4.2.1 三种基础的数学理论模型简介 (22)4.2.2 三种理论模型的优劣对比 (23)4.3 功率预测模型的结构组成 (24)结论 (25)参考文献 (26)1前言1.1 课题研究背景光伏发电功率预测预测是能量管理中急需解决的问题。
基于网络服务器的光伏发电短期功率预测研究与应用
基于网络服务器的光伏发电短期功率预测研究与应用孙丽娜;孙大帅【摘要】通过分析当前国内光伏发电工程的特点,提出一种基于网络服务器的光伏发电短期功率预测系统,充分利用现有监控终端的数据上传能力,结合多数据终端上传的海量数据优化智能算法。
此预测系统可以为多个光伏监控系统分时复用,节约了硬件资源;同时预测软件根据其获得的多系统数据特点,利用不同光伏发电系统的数据进行交叉优化,有效提高了预测准确率。
【期刊名称】《电器与能效管理技术》【年(卷),期】2014(000)020【总页数】5页(P66-70)【关键词】光伏发电;功率预测;网络;预测中心【作者】孙丽娜;孙大帅【作者单位】上海电科电器科技有限公司,上海200063【正文语种】中文【中图分类】TM615.2由于受到太阳能辐射和天气等因素的影响,光伏发电系统的输出功率具有波动性和间歇性。
光伏发电系统的功率预测,特别是短期功率预测,对大规模光伏电站的并网运行调度、中小规模离网光伏系统的多电源协调管理等应用场合都具有重要的意义。
因此,一个预测准确、运行稳定、操作简单的短期发电功率预测系统,是整个太阳能发电系统建设中一个非常重要的组成部分。
光伏系统发电功率预测是预测问题在光伏系统中的应用特例。
通过利用成熟的预测模型对影响光伏发电功率的相关因素进行分析,可以给出待预测时间段的功率预测值。
本文中的预测算法模型结合了当前光伏系统实际建设和运行中的相关因素特点,最终的系统设计是一种基于网络服务器的多系统共用的光伏发电系统短期功率预测方案。
目前,被广泛研究的光伏发电功率预测方法分为两类:间接法和直接法。
在光伏电池的发电功率数学建模或工程建模中,光伏电池板的表面温度和电池板的光照强度对于光伏电池的发电功率有着至关重要的作用。
光伏系统输出功率的工程模型[1]为式中: N——正常工作的光伏组件个数;η1——光伏组件在额定工作条件下的光电转换效率;η2——最大功率点的工作效率;η3——逆变器效率;A——光伏组件的面积;β——阵列的倾角;A——光伏阵列斜面太阳总辐照度;a——光伏组件的温度系数;Tc——光伏组件的板温。
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基本保证是一个好的路由协议ꎬ所以ꎬ路由算法已经成为 Ａｄ １. １ Ａｄ Ｈｏｃ 网络的定义和特点
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摘要:为了提高太阳能光热发电短期功率预测的准确性ꎬ建立一个基于移动 Ａｄ Ｈｏｃ 网络的短期功率预测模型ꎮ 主 要介绍了 Ａｄ Ｈｏｃ 网络的定义、特点和太阳能的基本调查ꎬ研究了能量在移动 Ａｄ Ｈｏｃ 网络中的路由算法ꎬ并基于预 测光热发电输出功率的模型建立了 Ａｄ Ｈｏｃ 网络的模型结构ꎮ 通过对影响光热发电准确性因素分析ꎬ结合相应的 实验数据ꎬ建立了基于 Ａｄ Ｈｏｃ 网络的短期负荷预测模型ꎬ预测方法具有较高的精度ꎬ并且可以应用于各种各样的 天气ꎮ 发电的短期功率预测模型具有较高的预测精度ꎮ 关键词:短期功率预测ꎻ光热发电ꎻＡｄ Ｈｏｃ 网络ꎻ能量路由算法 分类号:ＴＫ５１８ 文献标识码:Ａ 文章编号:１００１￣５８８４(２０１９)０２￣０１５１￣０４
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍ Ｐｏｗｅｒ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｓｏｌａｒ￣ｔｈｅｒｍａｌ Ｐｏｗｅｒ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ａｄ Ｈｏｃ Ｎｅｔｗｏｒｋ
ＪＩＡＮＧ Ｔｉｅ￣ｌｉｕ１ꎬ２ ꎬ ＸＵ Ｚｈｉ￣ｍｉｎｇ２ ꎬ ＷＡＮＧ Ｇａｎｇ２
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
０ 前 言
况下提高电池的容量十分困难ꎬ移动节点的工作时间相对较 短ꎬ而网络中一些节点的供能严重不足ꎬ不仅节点本身不能
随着经济全 球 化 的 深 入 发 展ꎬ 能 源 和 环 境 问 题 日 益 突 出ꎮ 太阳能光热发电的优势日益显现ꎮ 数据表明ꎬ光热发电 将是未来光热利用的主要方向ꎮ 由于光热发电系统需要与 大电网连接ꎬ光热发电系统输出功率的稳定性要求越来越 高ꎬ因此ꎬ有必要提升光热发电量预测的准确性ꎮ
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍ ｐｏｗｅｒ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｏｆ ｓｏｌａｒ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ. Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ａ ｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍ ｐｏｗｅｒ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍｏｂｉｌｅ Ａｄ Ｈｏｃ ｎｅｔｗｏｒｋ. Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ Ａｄ Ｈｏｃ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ ｓｏｌａｒ ｐｏｗｅｒꎬ ｓｔｕｄｉｅｓ ｔｈｅ ｅｎｅｒｇｙ ｒｏｕｔｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎ ｍｏｂｉｌｅ Ａｄ Ｈｏｃ ｎｅｔｗｏｒｋｓꎬ ａｎｄ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ａｄ Ｈｏｃ ｎｅｔｗｏｒｋ ｂａｓｅｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｗｅｒ ｏｆ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ. Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｓｔｕｄｉｅｓ ｔｈｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎꎬ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｄａｔａꎬ ａｎｄ ｆｉｎｄｓ ｔｈａｔ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｐｒｅｍｉｓｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ａｃｃｕｒａｔｅꎬ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｈａｓ ｈｉｇｈ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｃａｎ ｂｅ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ａｌｌ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｗｅａｔｈｅｒ. Ｔｈｅ ｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍ ｐｏｗｅｒ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｈａｓ ｈｉｇｈ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ. Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: ｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍ ｐｏｗｅｒ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇꎻ ｓｏｌａｒ￣ｔｈｅｒｍａｌ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎꎻ Ａｄ Ｈｏｃ ｎｅｔｗｏｒｋꎻ ｅｎｅｒｇｙ ｒｏｕｔｉｎｇ
(１ Ｔｈｅ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｎｅｒｇｙ ａｎｄ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｉｎ Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇꎬ １０２２０６ Ｃｈｉｎａꎻ ２ Ｔｈｅ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｎｅｒｇｙ ａｎｄ Ｐｏｗｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｉｎ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｄｉａｎｌｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｊｉｌｉｎ １３２０１２ꎬ Ｃｈｉｎａ)
第 ６１ 卷 第 ２ 期 ２０１９ 年 ４ 月
汽 轮 机 技 术 ＴＵＲＢＩＮＥ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏｌ. ６１ Ｎｏ. ２ Ａｐｒ. ２０１９
基于移动 Ａｄ Ｈｏｃ 网络的太阳能光热发电 短期功率预测模型研究
姜铁骝１ꎬ２ ꎬ 徐志明２ ꎬ 王 刚２
(１ 华北电力大学能源与机械工程学院ꎬ北京 １０２２０６ꎻ ２ 东北电力大学能源与动力工程学院ꎬ吉林 １３２０１２)
Ａｄ Ｈｏｃ 网络是一种多跳无且可以作为一个路由器ꎮ 有效通信的
工作ꎬ而且可能影响网络的整体性能ꎬ因此ꎬ如何使用最低的 能耗完成数据处理和传输、延长网络生命周期的问题更加突 出ꎮ 目前ꎬ许多协议为节能减排提出的策略效果也相对较 小ꎬ所以在 Ａｄ Ｈｏｃ 能量路由算法上的研究具有理论意义和 现实意义[４ꎬ５] ꎮ