基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测
基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究
基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究电力系统是国家经济的重要组成部分，而短期负荷预测作为电力系统调度中的重要环节，对于保证电力系统的安全稳定运行有着不可或缺的作用。
目前，国内外学者们采用多种方法进行短期负荷预测，其中基于灰色预测的方法因其特殊的模型结构和预测精度受人青睐，本文将基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究进行探讨。
一、灰色预测模型的概述灰色预测模型，是一种处理少样本、不确定、模糊信息的数学模型，其思想核心在于将不确定信息转化为确定性信息，并借助此构建预测模型。
灰色预测模型的主要特点是具有较少的输入数据和简单的模型结构，能够适应复杂非线性系统的预测需求，并拥有较高的预测精度和可解释性。
二、短期负荷预测研究现状分析目前，国内外学者们在短期负荷预测方面采用了多种方法，如传统的时间序列方法、统计方法、神经网络方法、群集分析方法、回归分析方法、模糊系统方法等。
虽然这些方法各有优缺点，但是基于灰色预测的方法由于其独到的模型结构和预测精度优势，已经成为短期负荷预测领域中备受关注的一种方法。
三、基于灰色预测的短期负荷预测模型灰色预测模型在短期负荷预测中主要分为以下三种：GM(1,1)模型、GM(0,1)模型和DGM(1,1)模型。
1、GM(1,1)模型GM(1,1)模型是灰色预测模型中最基础的模型，其主要思想是将原始数据一次累加、得到一段累加变化量数据，然后对得到的累加变化量作一阶差分，得到经过时间规划后的新数据，最后还原新数据为预测值。
GM(1,1)模型的缺点是对数据的平稳性要求较高，数据需要经过平稳化处理后才可使用。
2、GM(0,1)模型GM(0,1)模型也称为恒比率模型，假设短期负荷预测值的变化率可以用一定的恒定倍数来表达，建立了一个无数增长模型，通过对未来负荷增长趋势的预测，得出未来的负荷预测值。
GM(0,1)模型的优点是对原始数据的平稳性要求不高，并且具有较高的预测精度。
3、DGM(1,1)模型DGM(1,1)模型是在GM(1,1)模型基础上引入差分的概念，即一阶加权差分作为新的累加变化量数据。
光伏发电出力预测技术研究综述
光伏发电出力预测技术研究综述摘要：随着社会的发展，科技得到了飞速的进步，可是能源短缺是当前社会发展所面临的困境，在各种可再生能源中，太阳能是一种无污染并且资源充沛的能源之一，受到人们的广泛关注与利用。
因其自身独特的优点，在社会发展过程中被人们充分利用。
可是在使用的过程中，因为光伏发电的输出功率并不稳定，所以给用户造成了很大的困扰，相关工作者可以对光伏发电出力进行预设工作，正文主要介绍通常所使用的预测方式以及发展现状，对预测结果进行深入探究，希望对光伏发电今后的发展有所帮助。
关键词：光伏出力；预测技术；出力预测根据根据调查发现，太阳能已经能为各个国家能源升级以及转型的重要方向，并且已经规模化发展光伏发电工程，在此过程中取得了一定的成绩。
根据调查数据显示，截止至2020年底，全球光伏发电电机容量已经超过500GW，与前一年同期相比，增长75%，由此可以看出光伏发电具有良好的发展势头。
可是在发展光伏发电的过程中受到较多的干扰因素，给电网系统带来了不利影响。
为了有效解决这一问题，相关工作者提出并使用可光伏发电出力预测技术，以此来保障其作业成效。
1.光伏发电出力预测技术在以往对光伏发电出力作业进行预测工作时，存在一些问题，为了有效解决这些问题，相关作业人员在以往预测技术的基础之上提出了新型的概念，例如短期预测概念以及超短期预测概念，二者的具体使用状况如此下文：1.1超短期预测技术在进行光伏发电的过程中，有较多的干扰因素，此时电路会表现出较强的间接性问题，对电力系统的正常运行产生不利影响。
若想要有效解决此问题，相关工作者提出了一种新型的预测技术——超短期预测技术。
该技术主要以光伏发电系统为基础进行建模，之后对其影响因素进行预测，并以此构建出短期预测模型。
依据模型的算法以及变化规律，对点电网管理部门进行沟通，确保其发出功率能够达到预期的效果。
从实际作用成果来看，此种方式主要是利用某种特殊的算法对样本进行反复预测，之后根据预测量以及预测值条件之间的关系，根据特殊数列进行叠加，获得最终预测数值。
基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型
基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型
于群;朴在林;胡博
【期刊名称】《电网与清洁能源》
【年(卷),期】2016(032)007
【摘要】为了实现对并网型光伏电站调度,提出了一种基于集合经验模态能分解(EEMD)与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型.利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解,得到本征模函数分量IMF和剩余分量Res,降低序列的非平稳性.采用游程检验法优化因IMF分量数量多造成的建模过程复杂的问题,针对优化后的分量分别建立相应的BP神经网络预测模型.利用该方法对额定容量为40 kW的光伏系统进行预测,并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析.结果表明,所提出的方法有效地提高了预测精度.
【总页数】6页(P132-137)
【作者】于群;朴在林;胡博
【作者单位】沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110866;沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110866;沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110866
【正文语种】中文
【中图分类】TM615
【相关文献】
1.基于EEMD-HS-SVM的短期风功率组合预测模型 [J], 姬广龙;袁越;黄俊辉;关志坚;吴涵;杨苏
2.基于Kalman滤波和BP神经网络的光伏超短期功率预测模型 [J], 王雨;苏适;严玉廷
3.基于改进EEMD-SE-ARMA的超短期风功率组合预测模型 [J], 田波;朴在林;郭丹;王慧
4.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 [J], 丁明;王磊;毕锐
5.基于CEEMDAN和改进时间卷积网络的短期风电功率预测模型 [J], 赵凌云;刘友波;沈晓东;刘代勇;吕霜
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光伏功率预测的建模和算法研究
光伏功率预测的建模和算法研究光伏发电作为新能源的代表，受到了人们的广泛关注。
而光伏发电系统中光伏功率预测对于系统运行、运维以及利用率的提高起到至关重要的作用。
本文将从光伏功率预测的背景、现有算法、方法及应用等方面进行介绍和分析。
背景随着能源需求的不断增加，传统的化石燃料等能源的供给已逐渐无法满足人们的需求，环保、节能、减排已经成为社会的共识。
因此，新能源的发展和利用变得至关重要。
光伏发电作为一种有前途的新能源，具有环保、可再生、资源充足等诸多优点。
在应用中，光伏发电的效率与输出功率密切相关。
而通过对光伏发电系统中的光伏功率进行预测，可以有效地提高系统利用率、降低光伏发电的成本，并实现系统的智能化管理。
现有算法光伏功率预测算法是预测未来某个时间点的光伏功率输出值的数学模型。
目前主要的光伏功率预测算法包括灰色模型、回归模型、神经网络模型、支持向量机(SVM)模型等。
1.灰色模型灰色模型使用少量的系数来表示光伏功率的长期发展趋势，通过寻找获得最佳均衡点的方法来精确预测光伏功率输出。
这种方法的优点在于使用量简单，模型建立快速，预测结果较为准确。
但是它无法充分考虑各种因素的影响，缺乏足够的实用性和科学性。
2.回归模型回归模型通过采集逐时逐日的气象数据、光伏发电系统的设计特性、历史功率等多种参数信息得到光伏发电系统的功率预测模型。
这种方法有较高的拟合度，可预测未来多个时刻的功率输出，但是对于复杂的非线性系统建模有一定的局限。
3.神经网络模型神经网络模型是一类基于非线性映射的模型，可以通过训练过程得到包括输入、输出层和隐含层三层结构的神经网络。
该方法不需要对光伏功率输出进行复杂的建模，具有高精度、良好的通用性和强大的非线性逼近能力。
但是由于神经网络开销较大，模型训练过程中的计算量大，对硬件有一定的要求。
4.支持向量机模型SVM是另一种基于非线性映射的算法，它是一种通过求解非线性问题而获得最优解的数学方法。
支持向量机模型具有压缩性、泛化能力强、理论完善等特点。
光伏发电功率预测方法研究的综述_(成品)
太阳能光伏发电系统发电量受当地日射量，温度，太阳能电池板性能以及阴影等多种因素影响。
2.1辐照强度
太阳能电池板接受到的日射量的大小直接影响发电量、日射量越大,发电量越大。日射强度与季节时间、地理位置有直接的关系。夏季日射时间较长，发电量较大；冬季日射时间短，发电量低。一天中通常正午太阳高度较大，到达的日射量较大，发电量也会较大。纬度越低的地区，太阳入射角越大，日射强度越大，发电量也会越大。太阳能电池板方位角、倾斜角和设置场所的选取也是一个重要因素。一般情况下太阳能电池板朝向正南时发电量能达到最大，东南、西南朝向时发电量会降低大约10%，东、西朝向时发电量会降低大约20%[1][2]。
（2）时间序列预测法 时间序列预测法是应用较早，最为广泛，发展成熟的一种方法。它把负荷数据看作是一个按季节、按周、按天以及按小时周期性变化的时间序列。根据负荷的历史资料，设法建立一个数学模型来描述电力负荷这个随机变量变化过程的统计规律性，在数学模型的基础上确立负荷预测的数学表达式，对未来的负荷进行预报。
太阳相对地平面位置的变化使得地面接收到的太阳能量时刻在变，对于倾斜表面，太阳入射线和倾斜面法线之间的夹角定义为入射角，由于太阳位置的变化，太阳入射角的大小也随太阳位置的变化而变化。
总之，太阳入射角由光伏电站所在位置，光伏电池的倾斜角，季节，时间这些因素所决定的。因此，考虑太阳入射角能够准确的表述这些因素对太阳辐照强度的影响。
（1）储量丰富。太阳能是取之不尽的可再生能源，可利用量巨大。太阳每秒钟辐射的能量大约是1.6×1023kW，其中到达地球的能量高达8×1013kW相当于燃烧6×109吨标准煤。按此计算，一年内到达地球表面的太阳能总量折合成标准煤约1.892×106亿吨，是目前世界主要能源探明储量的一万倍。相对于常规能源的有限性，太阳能储量是无限的，取之不尽，用之不竭。这就决定了开发利用太阳能将是人类解决常规能源匮乏枯竭的最有效途径。
基于神经网络的短期电力负荷预测研究
基于神经网络的短期电力负荷预测研究摘要：随着电力供需关系的日益紧张和新能源的广泛应用，短期电力负荷预测变得至关重要。
传统的统计模型在电力负荷预测中存在一定的局限性，而神经网络作为一种非线性建模方法，具有较强的适应性和预测能力。
本文基于神经网络的方法，研究了短期电力负荷预测问题，并通过实证分析验证了该方法的有效性。
1. 引言短期电力负荷预测是电力系统调度和运营中的重要任务，是合理安排电力资源、保障电力供应的关键。
传统的统计模型如ARIMA、SARIMA等在电力负荷预测中得到了广泛应用，但这些模型往往无法很好地捕捉到非线性关系和复杂的动态变化，导致预测精度有限。
神经网络作为一种自适应非线性建模方法，通过学习样本中的模式和规律来预测未知数据的值，具有很强的适应能力和非线性拟合能力，因此在短期电力负荷预测中具有潜力。
本研究旨在探究基于神经网络的短期电力负荷预测方法，并通过实证验证其预测效果。
2. 神经网络模型神经网络是由多个神经元以及它们之间的连接构成的一个网络系统。
本研究使用多层感知器（MLP）作为预测模型，它是一种常见的前馈神经网络模型。
MLP包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层的数量和神经元的个数可以根据实际问题进行调整。
在本研究中，输入层的节点表示历史负荷数据和其他相关因素，输出层的节点表示未来一段时间内的电力负荷。
隐藏层的神经元使用激活函数对输入进行非线性变换，通过学习样本数据的特征来对未知数据进行预测。
3. 数据处理和模型训练为了建立短期电力负荷预测模型，首先需要收集和处理相关的数据。
常见的输入因素包括历史负荷数据、温度、季节性等。
本研究选择了历史负荷数据和温度作为输入因素。
然后，将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于模型的参数估计，测试集用于评估模型的预测能力。
为了提高模型的泛化性能，本研究采用了交叉验证的方法进行模型训练和调优。
在模型训练过程中，需要选择合适的损失函数和优化算法。
本研究选择了均方误差（MSE）作为损失函数，用于衡量模型的预测误差。
解析光伏发电功率预测技术
2021年8期科技创新与应用Technology Innovation and Application技术·应用解析光伏发电功率预测技术邹梦丽（塔里木大学机械电气化工程学院，新疆阿拉尔843300）引言在清洁能源开发方面，光伏发电为重要技术，可以将太阳能转化为电能使用。
但在将光伏发电系统产生的电量纳入电网时，将受到输出功率不稳因素的影响，因此还应加强光伏发电功率预测分析，为电网调度和自动发电控制功能实现提供支撑。
1光伏发电功率特性分析在光伏发电过程中，需要结合系统发电特性对功率进行预测。
但实际光伏发电将受到气压、温度等各方面因素的影响，因此需要实现历史数据深入分析，对其中隐含的规律进行挖掘。
通过建立功率预测模型，对一定时间内光伏发电功率进行科学预估，能够根据精准预测曲线做好光伏电站运行安排，避免大规模光伏电站并网给电网运行带来不良影响。
实际在光伏发电输出功率分析上，可以按照式（1）计算：P S =ηSI[1-0.005（t 0+25）]（1）式中，η指的是太阳能电池转换效率，S 为光伏阵列面积，I 为太阳辐射强度，t 0则为环境温度。
在光伏发电系统运行过程中，S 和η基本不变，但其他因素将随着气候、季节变化发生改变，导致发电输出功率不断波动。
在光伏电站接入电网过程中，需要制定科学调度计划。
为此，还要对光伏发电功率进行预测，通过负荷跟踪确定1d 内光伏发电功率变化情况。
在实际分析过程中，对6h以内功率进行预测，需要利用卫星云图实现数据实时处理。
根据观测得到的地面数据、天气预报信息等进行综合预测，确定功率瞬变情况[1]。
预测的时间分辨率最小将达到1min ，最大不超10min ，能够为电网状态实时分析提供依据，为电网自动发电控制实现提供支持。
而对6h 以上功率变化进行预测，可以直接利用天气预报数据进行分析。
在使分析的数据量得到减少的同时，对气象等数据无过高的时空分辨率要求。
在实际分析过程中，需要保证预测结果达到较高精度，以便通过科学调度为电网安全运行提供保障。
基于分层模糊神经网络的边缘侧光伏发电能量预测
基于分层模糊神经网络的边缘侧光伏发电能量预测
张树华;王继业;王辰;赵传奇;张鋆
【期刊名称】《现代电力》
【年(卷),期】2024(41)3
【摘要】以分布式光伏为代表的新能源广泛接入,带来业务实时响应、台区内智能分析处理等新需求,目前关于分布式新能源消纳本地自治的解决方案还鲜见报道,新能源消纳的关键在于光伏发电的准确预测与边缘物联装置研制。
基于电网调度物联网,面向台区自治快速响应的需求,提出一种结合台区能量路由器的新能源消纳本地自治解决方案,研制面向分布式新能源消纳的能源控制器,并基于分层模糊神经网络算法对光伏发电的能量进行预测。
研究表明,所研制的能源控制器以及提出的分层模糊神经网络模型在边缘侧台区自治中具有一定的效果和优势。
【总页数】10页(P490-499)
【作者】张树华;王继业;王辰;赵传奇;张鋆
【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院;中国电力科学研究院有限公司【正文语种】中文
【中图分类】TM73
【相关文献】
1.基于模糊神经网络的光伏发电量短期预测
2.基于模糊神经网络的光伏发电系统发电量的预测
3.基于Takagi-Sugeno模糊神经网络的光伏发电功率预测研究
4.模糊聚类-BP神经网络短期光伏发电预测模型
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短期太阳能光伏发电预测方法研究进展_崔洋
图 1 太阳能光伏发电预测方法设计原理
1476
资 源 科 学 表 1 国外光伏发电量预测主要统计模型
Table 1 The main foreign power generation forecasting statistical models
第 35 卷 第 7 期
j j=1 p
f k (k h + 1|C h + 1, λ h + 1) = C h + 1
h+1
ˉ -k k u h + 1 λ h + 1k h + 1 e ˉ k u
12.0~41.5** 1.3~13.8* 算法复杂、 输入变量多、 不易实 现， 预测准确度较高
概率预测 法
分位数回 归森林[26] QSVM
收稿日期： 2013-01-09； 修订日期： 2013-03-15 “宁夏太阳能发电预测方法及系统研究” 。
瘫痪。因此控制、 调节光伏发电站发电量与来自水
基金项目： 科技部公益性行业 （气象） 科研专项： “太阳能预报技术研究” （编号： GYHY201006036） ； 宁夏气象防灾减灾重点实验室项目： 作者简介： 崔洋， 男， 宁夏吴忠人， 博士， 高级工程师， 主要从事气候变化、 风能太阳能开发利用研究。E-mail： cuiyang@
随后北京城市建筑大学li24提出了基于灰色马尔科夫链的综合预测模型并将其用于该校试验用56kw并网光伏电站的发电量预测25时间趋势外推法是光伏发电量预测早期发展分类时间序列点预测法概率预测方法多元线性回归19arma17arima18灰色预测47马尔科20svm26随机森林48广义可加模型26分位数回归森林26qsvm26ffnn33rbfnn49rnn49mlpnn27模糊artmap50自适应小波网络36模型argmin24h误差91106230430150400505608312785123861251204151313813203110200355740723966539255105特点及预测效果模型简单运算量小实现容易预测准确度低无法适应天气非线性变化
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。
基于混合神经网络的光伏发电量预测的研究与实现
基于混合神经网络的光伏发电量预测的研究与实现随着能源需求不断增长和可再生能源的重要性日益凸显，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛关注。
为了优化光伏发电的产能，提前预测光伏发电量十分重要。
本文将基于混合神经网络方法，对光伏发电量进行预测，并进行相关实现。
混合神经网络是神经网络和其他预测模型的结合，在光伏发电量预测中有较好的应用效果。
它综合了不同模型的优势，能够更好地拟合数据并提高预测精度。
本文将使用混合神经网络方法进行光伏发电量的预测。
在实现上，首先需要收集和整理光伏发电相关的数据，包括光照强度、温度、风速等气象数据，以及相应的光伏发电量数据。
然后将数据集分成训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练和参数调优，测试集用于评估模型的预测效果。
接下来，选择合适的神经网络结构进行模型设计。
混合神经网络通常由多个隐含层组成，每个隐含层包含若干个神经元。
在本文中，可以选择具有多个卷积层和池化层的卷积神经网络结构，以及具有多个全连接层的前馈神经网络结构。
在模型训练过程中，采用梯度下降法进行参数优化，通过最小化误差函数来获取最优的模型参数。
同时，可以引入正则化技术，如L1或L2正则化，来减小模型的过拟合程度。
此外，还可以采用交叉验证方法选择最优的模型结构和参数。
完成模型训练后，使用测试集进行模型评估。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过对比模型预测结果与真实值之间的差异，可以评估模型的准确性和预测能力。
最后，考虑到光伏发电量受多个因素影响，并且部分因素可能存在时序相关性，可以引入时间序列模型，如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），将时间维度考虑进来，提高模型预测能力。
综上所述，本文介绍了基于混合神经网络的光伏发电量预测的研究与实现。
通过合理选择神经网络结构、训练和调优模型参数、引入时间序列模型等手段，可以提高光伏发电量预测的准确性和可靠性。
混合神经网络方法在光伏发电领域有很大的应用潜力，并能够为光伏发电系统的优化提供重要的参考依据。
基于神经网络的光伏发电预测技术研究
基于神经网络的光伏发电预测技术研究近年来，随着清洁能源的发展，光伏发电已成为一种越来越受欢迎的能源选择。
与传统的化石能源相比，光伏发电具有无污染、无噪音、自动化程度高等诸多优点，因此备受人们的青睐。
然而，由于受天气等因素的影响，光伏发电的输出电量存在很大的波动性，如何准确地预测光伏发电的输出电量，便成为了光伏发电领域需要解决的重要问题。
传统的光伏发电预测方法主要依赖于经验公式和物理模型，但由于光伏发电系统本身比较复杂，其受影响因素众多，这种方法往往难以精确地预测输出电量。
因此，近年来，越来越多的学者开始采用神经网络技术来解决这一问题。
神经网络是一种模拟人脑神经元之间联结的计算模型，通过学习复杂的输入输出关系，可以实现非线性的函数逼近。
在光伏发电领域中，神经网络技术可以通过学习历史数据，来建立一个模型，预测未来的光伏发电输出电量。
具体而言，神经网络预测方法一般包括以下几个步骤：首先，需要收集历史的光伏发电数据，包括日期、时间、天气、光照强度、温度等诸多因素。
其次，需要对这些数据进行预处理，包括去除异常值、数据归一化等操作。
接着，根据统计学和时间序列分析的方法，对光伏发电数据进行描述性统计和时序分析。
最后，选择适当的神经网络结构和算法，采用训练数据对模型进行训练，得到预测模型。
在实际应用中，预测模型可以通过实时的光伏发电数据进行更新和修正，以提高预测的准确度。
神经网络技术具有很强的自适应性和非线性函数逼近能力，因此可以很好地适应光伏发电系统的复杂性和不确定性。
同时，与传统的基于经验公式和物理模型的方法相比，神经网络技术不需要对光伏发电系统进行复杂的建模，也不需要极其繁琐的参数调整，使得预测操作更加简单和高效。
然而，神经网络技术也存在着一定的局限性和挑战。
首先，神经网络预测模型需要消耗大量的计算资源和训练数据，要想得到更好的预测结果需要进行复杂的训练操作。
其次，神经网络模型具有一定的黑盒性，即对于一些预测结果不能够直接给出准确的解释，这在一定程度上增加了预测结果的不可信度。
基于指数平滑法的灰色预测模型
基于指数平滑法的灰色预测模型李燕斌;张久菊;肖俊明【摘要】光伏发电具有不确定性,在接入电网时会给电力系统的运行带来一定的负面影响,而光伏发电功率预测技术则可以有效地缓解此类随机能源对电力系统的影响.针对光伏电站输出功率的随机波动性和间歇性问题,提出了一种基于指数平滑法的灰色预测模型.分别用改进前和改进后的灰色预测模型对光伏发电功率进行短期预测,并将预测结果进行对比分析,结果表明:改进后的灰色预测模型有更高的预测精度,其预测结果与实际光伏功率值更加接近.【期刊名称】《中原工学院学报》【年(卷),期】2015(026)004【总页数】4页(P1-4)【关键词】光伏功率预测;指数平滑;灰色预测;改进灰色预测;短期预测【作者】李燕斌;张久菊;肖俊明【作者单位】中原工学院,郑州450007;中原工学院,郑州450007;中原工学院,郑州450007【正文语种】中文【中图分类】TM615由于石油等能源的消耗和环境压力的增加，地球的生态平衡和人类的生活受到了严重威胁，利用新能源发电来满足人类对能源的需求是一种发展趋势，于是，人们把目光转向了太阳能发电。
由于光伏发电系统的输出功率具有随机性、波动性和间歇性，在其接入大电网后必会对电网的安全和管理带来一系列问题,所以如何能较为准确地提前对光伏系统的出力做出预测变得尤为重要。
对光伏发电系统的发电功率预测进行研究，有利于电力部门做出合理安排，降低光伏系统对整个电力系统的影响，提高系统的安全性和稳定性[1]。
光伏功率预测从预测方式上可分为间接预测和直接预测。
利用间接预测方式时，首先对地表辐照强度、温度、风速等进行预测，然后根据光伏电站出力模型得到光伏电站的输出功率。
如Sulaiman S I等选用递归神经网络模型对日照量进行预测，并在此基础上预测光伏系统的发电功率[2]。
该方法虽然不需要复杂的计算，但是预测误差却在10%～20%之间，预测精度有待提高。
Yona A等提出了一种运用进化神经网络模型对并网光伏系统的发电功率进行预测的方法，并选用进化规划作为神经网络的进化算法，模型的输入选用光照强度和环境温度，输出是光伏系统的发电功率[3]。
人工神经网络算法在光伏发电短期功率预测中的应用
收稿日期：2018-06-13 通信作者：许盛之 (1978—)，男，高级工程师，主要从事光伏系统与工程技术方面的研究。xusz@
47 SOLAR ENERGY 4/2019
技术产品与工程
类别 超短期功率预测
短期功率预测 中长期功率预测
关键词： 人工神经网络；光伏发电；功率预测
0 引言 随着光伏发电技术的快速发展，光伏发电在
能源供给中的占比也有较大提高。光伏发电系统 的输出功率对外界环境的依赖性较高，接入电网 时，会因光照、温度等环境因素的变化而造成光 伏发电系统输出功率的波动，从而对电网的稳定 造成一定冲击，影响其电能质量。光伏发电系统 的渗透率越高，电力系统的复杂性与风险也就越 大。因此，对光伏发电的输出功率进行准确预测 有助于调度部门提前做好调度计划和风险规避， 以提高电力系统的安全性及光伏发电的竞争力 [1]。
预测时间 15 min～4 h
1～3 d 4 d 以上
表 1 光伏发电功率预测分类 主要用途
主要用于电力部门调度 主要用于常规光伏发电系统发电计划的安排、节能调度、安全评估等 主要用于光伏发电系统与输出线路的检修、电站规划
准为自报时次起的第 4 个小时的预测结果，主要 用于电力部门调度。针对超短期功率预测，目前 国内外主要采用基于数值天气预报和中尺度卫星 观测云图的方法 [5]、支持向量机的方法 [6]、卫星 云图与人工神经网络相结合的方法 [7]。特别是卫 星云图与人工神经网络相结合的方法，在对 100 MW 光伏电站的预测中取得了较好效果，为以后 的超短期功率预测提供了较好的方法。
中长期功率预测主要是可为光伏发电系统 与输出线路的检修及电站的建设提供参考，并可 根据数值天气预报的数据或当地的历史光照资源 数据等信息，估算未来较长时间段内的光伏发电 功率情况。 1.2 短期功率预测
基于灰色预测模型的电力需求量预测研究
基于灰色预测模型的电力需求量预测研究近年来，电力需求一直是各国政府和电力公司关注的一个重要领域。
如何预测并合理调控电力需求量，已经成为各国电力工业发展的重要议题。
而灰色预测模型作为一种基于数据分析的预测方法，逐渐应用到电力需求量预测的研究中。
一、灰色预测模型基本原理灰色预测模型是一种基于时间序列分析的预测方法，它主要是通过将不完整、不透明等有限的数据进行修正、削弱等处理，进而实现对未来数据的预测。
灰色预测模型主要由GM(1,1)、GM(2,1)等模型构成。
其中，GM(1,1)模型是一种一阶线性微分方程模型。
在GM(1,1)模型中，假设数据序列为否定一次累加的序列，即：X(1), X(2)-X(1), X(3)-X(2),...,X(n)-X(n-1)然后，将数据序列转换成灰色微分方程的形式，得到：X~(1), X~(2),...,X~(n)通过对得到的灰色微分方程进行求解，可以得到预测值，从而实现对未来数据的预测。
二、灰色预测模型在电力需求量预测中的应用灰色预测模型在电力需求量预测中的主要应用包括：1. 对未来高峰期电力需求的预测在电力系统中，高峰期电力需求往往与气温、工业生产、人口流动等因素密切相关。
通过对这些影响因素的数据进行灰色预测，可以预测未来高峰期电力需求的情况，并进行合理调控。
2. 对未来季节电力需求的预测季节变化也是影响电力需求量的一个因素。
通过对历年的季节电力需求数据进行灰色预测，可以预测不同季节的电力需求量，并进行针对性的调控。
3. 对未来短期电力需求的预测在电力系统中，短期预测主要是指对未来几天或几周的电力需求进行预测。
通过对近期的电力需求数据进行灰色预测，可以实现对未来短期电力需求的合理预测和调控。
三、灰色预测模型在电力需求量预测中的优点与传统的统计预测方法相比，灰色预测模型在电力需求量预测中具有以下优点：1. 适用于数据缺失、不可知、不完整等情况在电力需求量预测中，由于各种原因导致的数据缺失、不可知和不完整的情况较为常见。
基于多层次特征提取的MCNN-ISMA-WLSSVM光伏发电功率预测
基于多层次特征提取的MCNN-ISMA-WLSSVM光伏发电功率预测王瑞;王英洲;逯静【期刊名称】《科技与创新》【年(卷),期】2024()7【摘要】为了改善光伏发电功率的预测精度,提出一种基于干线式卷积神经网络(Mainline Convolution Neural Network,MCNN)、改进黏菌算法(Improve Slime Mould Algorithm,ISMA)以及加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLSSVM)模型的超短期光伏发电功率预测方法。
首先,根据Pearson相关性分析,确定光辐照度、温度以及湿度为选取相似日的特征因素,并通过灰色关联分析选取预测日的相似日样本集。
其次,将卷积神经网络提取的光伏发电数据特征作为WLSSVM的输入,解决传统数据驱动方法对特征提取和特征选择的依赖。
其中,针对常规CNN只能对单一层的特征进行提取的缺陷,提出MCNN进行多层次的特征提取;针对黏菌算法寻优公式的不足,扩展了原黏菌算法的边界条件以及优化了最优个体的更新方式,得到改进黏菌算法,并用来确定WLSSVM的最佳参数。
最后,建立基于MCNNISMA-WLSSVM的组合预测模型,并在不同天气类型下对光伏发电功率做预测仿真实验。
结果表明,这种预测方法有更高的泛化性、鲁棒性和预测精度。
【总页数】9页(P1-9)【作者】王瑞;王英洲;逯静【作者单位】河南理工大学电气工程与自动化学院;河南理工大学计算机科学与技术学院【正文语种】中文【中图分类】TM615【相关文献】1.基于神经网络的光伏发电系统发电功率预测2.基于晴朗系数和多层次匹配的光伏功率预测方法研究3.基于特征提取的FA-BP短期光伏发电预测4.基于BP神经网络的光伏发电系统发电功率预测5.基于数据驱动的分布式光伏发电功率预测方法研究进展因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于DBO-VMD_和IWOA-BILSTM_神经网络组合模型的短期电力负荷预测
第52卷第8期电力系统保护与控制Vol.52 No.8 2024年4月16日Power System Protection and Control Apr. 16, 2024 DOI: 10.19783/ki.pspc.231402基于DBO-VMD和IWOA-BILSTM神经网络组合模型的短期电力负荷预测刘 杰1，从兰美1，夏远洋2，潘广源1，赵汉超1，韩子月1(1.临沂大学自动化与电气工程学院，山东 临沂 276002；2.雅砻江流域水电开发有限公司，四川 成都 610000)摘要：新能源在现代电力系统中占比不断提高，其负荷不规律性、波动性远大于传统电力系统，这就导致负荷预测精度不高。
针对这个问题，提出了蜣螂优化(dung beetle optimizer, DBO)算法优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与改进鲸鱼优化算法优化双向长短期记忆(improved whale optimization algorithm-bidirectional long short-term memory, IWOA-BILSTM)神经网络相结合的短期负荷预测模型。
首先利用DBO优化VMD，分解时间序列数据，并根据最小包络熵对各种特征数据进行分类，增强了分解效果。
通过对原始数据进行有效分解，降低了数据的波动性。
然后使用非线性收敛因子、自适应权重策略与随机差分法变异策略增强鲸鱼优化算法的局部及全局搜索能力得到改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm, IWOA)，并用于优化双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BILSTM)神经网络，增加了模型预测的精确度。
最后将所提方法应用于某地真实的负荷数据，得到最终相对均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.0084、48.09、0.66%，证明了提出的模型对于短期负荷预测的有效性。
基于时空图网络的分布式光伏发电出力预测
基于时空图网络的分布式光伏发电出力预测基于时空图网络的分布式光伏发电出力预测引言在当前全球范围内对环境保护和可再生能源的重视下，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源发展迅速，并逐渐成为发电行业的主要力量。
然而，由于天气、地理、环境等多变的因素，光伏发电出力的波动性较大，所以对光伏发电出力进行准确预测具有重要的研究价值和实际意义。
本文将介绍一种基于时空图网络的分布式光伏发电出力预测方法，以提高光伏电站的运行效率和能源利用率。
一、光伏发电预测的现状与挑战光伏发电出力预测是指利用历史光伏发电数据、天气数据等信息，通过建立适当的预测模型，对未来一段时间内的光伏发电出力进行预测。
准确的光伏发电出力预测可以帮助电网管理者做出合理的电力调度决策，提高电网稳定性和供电可靠性。
然而，光伏发电出力预测面临诸多挑战。
首先，光伏发电出力受到天气条件的影响，而天气因素具有不确定性和时空相关性，需要建立复杂的预测模型。
其次，光伏电站的规模越来越大，分散式布局也带来了分布式发电出力预测的难题。
传统的集中式预测方法在大规模光伏电站上的预测精度较低，运算效率较低。
因此，需要寻找一种高效、准确的分布式预测方法，以应对日益增长的光伏电站需求。
二、基于时空图网络的分布式光伏发电出力预测方法为了解决分布式光伏发电出力预测的问题，本文提出了一种基于时空图网络的分布式预测方法。
该方法利用光伏电站的空间布局图和历史发电数据，构建一个时空图网络模型，并通过该模型预测未来时刻的光伏发电出力。
首先，我们需要获取光伏电站的空间布局信息。
通过对光伏电站的地理坐标进行处理，构建一个空间图，每个节点代表一个光伏电站。
每个节点的连接边数表示两个光伏电站之间的距离，距离越近，连接边数越多。
这样可以将光伏电站的空间关系用图的形式进行表示。
接下来，我们需要处理历史发电数据。
将历史发电数据进行归一化处理，并将其作为时空图网络的节点特征。
然后，利用已知的发电数据，构建一个时序图模型，每个时刻的节点表示一个光伏电站的发电数据。
基于灰色-时序组合模型改进的新能源企业价值评估研究
基于灰色-时序组合模型改进的新能源企业价值评估研究朱林玉;李琼
【期刊名称】《商业观察》
【年(卷),期】2024(10)5
【摘要】近年来,新能源行业飞速发展,对新能源企业采用适当方法进行评估可为投资者提供可靠的价值参考,正确引导市场和投资者决策。
文章基于已有评估模型,借助灰色-时序组合模型预测企业未来营业收入,对自由现金流量模型进行改进,并以代表性新能源企业——金风科技作为实证分析对象,检验该种组合预测方法在企业自由现金流量评估模型中的适用性,以此来丰富现有企业价值评估方法体系。
【总页数】5页(P21-24)
【作者】朱林玉;李琼
【作者单位】广西科技大学经济与管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F406.7
【相关文献】
1.基于改进的实物期权模型的新能源上市企业价值评估研究
2.灰色时序组合模型的改进及高校报名趋势预测
3.基于灰色-时序组合模型的建筑物沉降预测方法
4.“双碳”背景下新能源企业嘉泽新能的价值评估研究——基于EVA模型分析
5.科创型企业价值评估模型的构建与应用研究——基于灰色预测、剩余收益和实物期权模型的综合框架
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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
基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测
一、引言
随着能源需求的不断增加以及对环境保护的要求，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多的关注。
光伏发电预测是指根据天气条件、光照强度等因素，对光伏发电的短期出力进行准确预测，在促进光伏发电的可靠性、可预测性和可调度性方面具有重要意义。
光伏发电短期出力预测是一个复杂的问题，涉及到多个因素的综合影响。
传统的统计方法在建模时常常只考虑了少数几个因素，无法准确地反映出光伏发电的复杂性。
而灰色神经网络组合模型（GM-ANN）是一种将灰色理论与人工神经网络相结合的预测模型，可以有效克服传统方法的局限性。
二、灰色理论与人工神经网络
2.1 灰色理论
灰色理论是在20世纪80年代发展起来的一种非线性、非平衡的数学理论，主要用于处理具有未知、未确定或不完备信息的问题。
灰色理论通过对系统建模与分析，能够在数据不充分、信息不确定的情况下，对数据进行预测、评估和决策。
2.2 人工神经网络
人工神经网络是一种仿生的计算模型，模拟了大脑神经元之间的相互作用。
它通过训练和学习来获取数据的特征与规律，从而实现对未知数据的预测和分类。
三、光伏短期出力预测模型的构建
3.1 数据预处理
在构建光伏短期出力预测模型之前，需要对数据进行预处
理。
预处理包括数据清洗、归一化和分解等过程。
首先对数据进行清洗，去除异常值和缺失值。
然后对数据进行归一化处理，将数据缩放到0和1之间，便于神经网络的训练和模型的收敛。
最后，对归一化后的数据进行分解，以获取数据的趋势和周期。
3.2 灰预测模型建立
根据光伏发电的实际情况，选择合适的灰色预测模型进行建模。
常用的灰色预测模型包括GM(1,1)模型、GM(0,1)模型等。
通过对光伏发电数据的分解和累加，得到其背景值序列和累加生成序列。
然后通过GM模型对背景值序列进行预测，得
到光伏发电的趋势值。
3.3 神经网络模型设计
在灰色预测模型的基础上，采用神经网络对光伏发电的趋势值进行进一步的预测。
神经网络的设计包括网络结构的确定、激活函数的选择和训练方法的选取。
在网络结构方面，常用的有前馈神经网络、循环神经网络等。
激活函数的选择可以根据问题的具体要求进行，常用的有Sigmoid函数、ReLU函数等。
训练方法的选择一般包括梯度下降法、反向传播算法等。
四、实验与结果分析
为了验证基于GM-ANN模型的光伏短期出力预测效果，本
文选择了某地光伏发电数据作为实验样本。
通过数据的预处理、GM模型建立和神经网络模型设计等步骤，得到了光伏发电的
预测结果。
实验结果表明，基于GM-ANN模型的光伏短期出力预测具
有较高的准确性和预测能力。
通过对比实际测量数据和预测结果，可以看出模型对光伏发电的趋势和变化规律具有较好的把握能力。
同时，模型在不同时间尺度上的预测效果也较好，既能准确预测短期变化，又能较为准确地预测中长期的趋势变化。
五、结论
本文基于灰色神经网络组合模型（GM-ANN）构建了光伏短期出力预测模型，并通过实验证明了其有效性和准确性。
该模型将灰色理论的分解与人工神经网络的学习相结合，充分考虑了光伏发电的多因素影响，使得预测结果更加准确和可靠。
在实际应用中，该模型可以为光伏发电行业提供重要的决策依据，帮助优化光伏发电系统的运行和控制，提高光伏发电的利用效率和经济效益。
然而，模型仍然存在一些局限性，需要进一步研究和改进
与其他传统的光伏发电输出预测模型相比，本文提出的
GM-ANN模型在光伏发电预测中具有一定的优势。
首先，GM-ANN模型采用灰色理论和神经网络相结合的方式进行建模，充
分考虑了光伏发电过程中的多因素影响，如光照强度、温度等。
相比于单纯的神经网络模型，GM-ANN模型能够更精确地捕捉
到光伏发电输出的变化规律。
其次，GM-ANN模型通过对数据
进行灰色预处理，能够更好地消除数据中的噪声和干扰，提高预测的准确性。
通过与其他常用的光伏发电预测模型进行对比实验，可以发现GM-ANN模型在预测准确性方面明显优于其他
模型。
实验结果表明，GM-ANN模型能够准确地预测光伏发电的
短期变化和中长期趋势。
通过对比预测结果和实际测量数据，可以发现模型对光伏发电的趋势和变化规律具有较好的把握能力。
在不同时间尺度上的预测效果也较好，既能准确预测短期变化，又能较为准确地预测中长期的趋势变化。
这表明GM-ANN模型具有一定的稳定性和可靠性。
在实际应用中，GM-ANN模型可以为光伏发电行业提供重
要的决策依据。
通过对未来光伏发电输出的预测，可以帮助优化光伏发电系统的运行和控制，提高光伏发电的利用效率和经济效益。
例如，在光伏电站的运行过程中，可以根据模型的预测结果来调整光伏电池板的倾斜角度和朝向，以最大化光伏发电系统的发电量。
此外，光伏发电的预测结果还可以用于电力市场的调度和交易，有助于平稳调节电力供需关系，提高电网的稳定性和可靠性。
然而，GM-ANN模型仍然存在一些局限性，需要进一步研
究和改进。
首先，模型的预测精度还可以进一步提高。
尽管
GM-ANN模型在预测准确性方面表现出色，但仍有一定的误差
存在。
可能的改进方法包括引入更多的影响因素，并对神经网络的结构和参数进行优化。
其次，模型的泛化能力还需要进一步验证。
目前，本文所使用的实验数据仅局限于某地光伏发电数据，可能与其他地区的光伏发电数据存在差异。
因此，需要进一步扩大实验样本的范围，以验证模型在不同地区和不同环境条件下的预测能力。
最后，模型的实时性也需要考虑。
由于光伏发电输出受到天气等外部因素的影响，其预测结果需要及时更新。
因此，需要进一步研究如何实现模型的实时预测，以满足光伏发电系统实时调控的需求。
综上所述，本文基于灰色神经网络组合模型（GM-ANN）构建了光伏短期出力预测模型，并通过实验证明了其有效性和准确性。
该模型在光伏发电预测中具有较高的准确性和预测能力，可以为光伏发电行业提供重要的决策依据。
然而，模型仍然存在一些局限性，需要进一步研究和改进。
希望通过本论文的研究能够为光伏发电预测的研究和实际应用提供有益的参考
综合上述讨论，本文基于灰色神经网络组合模型（GM-ANN）构建了光伏短期出力预测模型，并通过实验证明了其有效性和准确性。
该模型在光伏发电预测中具有较高的准确性和预测能力，可以为光伏发电行业提供重要的决策依据。
然而，模型仍然存在一些局限性，需要进一步研究和改进。
首先是模型的预测精度还有提高的空间。
尽管GM-ANN模
型在预测准确性方面表现出色，但仍然存在一定的误差。
这可能是由于模型中考虑的影响因素不够全面，或者神经网络的结构和参数设置不够优化。
因此，进一步改进模型可以包括引入更多的影响因素，如天气条件、季节性因素等，并对神经网络的结构和参数进行优化，以提高模型的预测精度。
其次，模型的泛化能力还需要进一步验证。
目前，本文所使用的实验数据仅限于某地光伏发电数据，可能与其他地区的光伏发电数据存在差异。
因此，需要扩大实验样本的范围，包括不同地区和不同环境条件下的光伏发电数据，以验证模型在不同情况下的预测能力。
这将有助于模型在实际应用中更准确地预测光伏发电的短期出力。
最后，模型的实时性也需要考虑。
光伏发电输出受到天气等外部因素的影响，其预测结果需要及时更新以满足光伏发电系统的实时调控需求。
因此，需要进一步研究如何实现模型的实时预测，以提高其实时性能。
这可能涉及到数据采集和处理的技术改进，以及模型在实时环境中的部署和调优。
总之，本论文的研究通过构建GM-ANN模型为光伏发电短
期出力预测提供了一种有效的方法。
该模型在实验中表现出较高的准确性和预测能力，为光伏发电行业提供了重要的决策依据。
然而，模型仍然存在一定的局限性，包括预测精度有待提高、泛化能力有待进一步验证以及实时性的考虑。
希望通过本
论文的研究能够为光伏发电预测的研究和实际应用提供有益的参考，并为未来的研究和改进提供思路和方向。