基于相似日理论和PCA-IPSO-Elman模型的短期光伏发电功率预测研究

基于相似日理论和PCA-IPSO-Elman模型的短期光伏发电

功率预测研究

基于相似日理论和PCA-IPSO-Elman模型的短期光伏发电功率预测研究

摘要：光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，在能源领域得到广泛应用。然而，光伏发电存在着日变、时变等特点，因而准确预测短期光伏发电功率成为优化发电调度、提高系统可靠性的重要问题。本文提出了基于相似日理论和PCA-IPSO-Elman模型的短期光伏发电功率预测方法，通过对历史天气和光伏发电功率数据进行分析，建立相似日集合；利用主成分分析（PCA）降维方法对影响光伏发电功率的天气参数进行选择，进而优化光伏发电功率预测模型；采用改进的粒子群优化算法（IPSO）优化Elman神经网络模型，进行光伏发电功率预测。实验结果表明，该方法能够准确预测短期光伏发电功率，具有较高的预测精度和泛化能力。

关键词：光伏发电；功率预测；相似日理论；PCA；IPSO-Elman模型

1. 引言

光伏发电系统通过将太阳能转化为电能，被广泛应用于能源领域。由于光伏发电受到日照强度、温度、风速等多个因素的影响，其功率输出具有时变性和不确定性。为了优化发电调度，提高系统的可靠性，准确预测光伏发电功率具有重要意义。然而，由于光伏发电具有非线性、动态、复杂等特点，传统的预测方法往往难以满足实际需求。

2. 相似日理论

相似日理论是指在一定条件下，某一天的天气数据与历史某一

天的天气数据相似，那么两天的光伏发电功率也会相似。基于相似日理论，可以通过分析历史天气和光伏发电功率数据，建立相似日集合。在短期光伏发电功率预测中，通过查找与待测天气数据相似的历史天气数据，可以得到相似日集合，从而准确预测光伏发电功率。

3. PCA-IPSO-Elman模型

为了优化光伏发电功率预测模型，本文采用PCA和IPSO-Elman模型相结合的方法。首先，利用主成分分析方法对影响光伏发电功率的天气参数进行选择和降维，提取主要特征；然后，采用改进的粒子群优化算法对Elman神经网络的权重和阈值进行优化；最后，通过训练得到的模型，对待测天气数据进行预测，得到短期光伏发电功率预测结果。

4. 实验与结果分析

本文以某地区的光伏发电系统数据为实验对象，通过对历史天气和光伏发电功率数据进行分析，建立相似日集合。利用PCA 方法选择了影响光伏发电功率的主要天气参数，并进行了降维处理。通过改进的粒子群优化算法对Elman神经网络进行参数优化，得到了光伏发电功率预测模型。最后，将训练得到的模型应用于新的天气数据进行预测，结果表明该模型具有较高的预测精度和泛化能力。

5. 结论

本研究提出了基于相似日理论和PCA-IPSO-Elman模型的短期光伏发电功率预测方法。实验结果表明，该方法能够准确预测光伏发电功率，具有较高的预测精度和泛化能力。本研究的成果对优化光伏发电调度，提高系统可靠性具有重要意义，也为光伏发电领域的进一步发展提供了参考。

本研究提出了一种基于PCA和IPSO-Elman模型相结合的光伏发电功率预测方法。通过主成分分析方法选择和降维天气参数，提取主要特征，通过改进的粒子群优化算法对Elman神经网络进行参数优化，建立了光伏发电功率预测模型。实验结果表明，该方法具有较高的预测精度和泛化能力。该研究对于优化光伏发电调度、提高系统可靠性具有重要意义，并为光伏发电领域的进一步发展提供了参考