基于Kmeans-GRA-Elman模型的光伏电站短期功率预测方法.pdf
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相关资料
基于Kmeans-GRA-Elman模型的光伏电站短期功率预测方法.pdf
本发明涉及一种基于Kmeans‑GRA‑Elman模型的光伏电站短期功率预测方法,包括:采集光伏电站历史每天的发电功率以及气象站上每天对应时间段的气象参数;对数据进行预处理;利用六项统计指标结合改进Kmeans算法对历史日中第一天到待预测日前一天的样本进行聚类,根据轮廓系数确定类别数;计算每个聚类气象特征值的中心点,判断待预测日所属的类别;确定待预测日的相似日和最佳相似日;确定Elman神经网络参数;得到训练模型;将最佳相似日的参数样本组合以及待预测日的气象参数输入训练模型中对待预测日的发电功率进行预测。
光伏电站短期功率预测方法的研究的中期报告.docx
光伏电站短期功率预测方法的研究的中期报告尊敬的评委老师:我报告的中期进展是关于光伏电站短期功率预测方法的研究。研究背景为,由于天气变化的不确定性和光伏电站本身的复杂性,光伏电站的功率难以准确预测。因此,研究如何通过有效的方法预测光伏电站功率具有重要的意义。在此背景下,我对现有的光伏电站短期功率预测方法进行了综述,发现现有的预测方法存在一些问题,例如数据收集不充分、模型选择不合理等问题。同时,我也发现了一些新的方法,例如机器学习方法、数学建模方法等,可以用于预测光伏电站的功率。在研究过程中,我利用Pytho
基于深度学习的超短期光伏功率预测方法.pdf
本发明公开了基于深度学习的超短期光伏功率预测方法,首先,对历史数据进行预处理,消除无关变量,加快模型训练过程;综合三种聚类算法的优势得到更合理的划分数据集;利用粒子群算法对变分模态分解的参数进行寻优;利用CNN与GRU这两种网络并行学习,分别对数据的局部特征和时序特征进行识别,实现网络结构对于输入数据的充分挖掘;再通过CNN神经网络拼接融合进行更深层次的学习,从而达到高精度的预测目标。本发明的光伏功率预测方法,效果卓越,在不同天气情况下预测光伏功率的精度明显优于其他传统模型。
基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法.pdf
本发明公布了基于GRA‑ABC‑Elman模型的光伏发电功率短期预测方法,主要包括:采集光伏电站历史发电功率数据以及气象站对应时间段的气象信息作为气象、功率样本数据;剔除气象数据中的异常、重复数据,对所有特征作灰色关联度分析,提取重要特征作为神经网络的训练输入集;建立Elman神经网络,确定网络拓扑结构,初始化其各项参数;利用人工蜂群算法不断优化Elman神经网络的权值和阈值;利用优化后的网络建立光伏发电功率短期预测模型并输入气象‑功率样本数据进行训练;将待预测日的气象信息输入训练好的预测模型中,对待预测
基于激光雷达云图探测的光伏电站短期发电功率预测方法.pdf
本发明公开了一种基于激光雷达云图探测的光伏电站短期发电功率预测方法,采用地基激光雷达探测扫描光伏电站附近空域得到目标空域激光散射吸收后反馈回波信号,并根据聚类算法实时连续探测估算大气云层信息,从而预测云层边界在目标光伏电站太阳能板的占比和停留时间,实现光伏电站发电功率的短期预测。本发明设备体积小、重量轻、能连续实时观测,且分辨率高的特点,与梯度法GARD和标准化偏差法STD相比,具有相同一致性,在较大噪声时,精确率更高,能有效避免估错从而降低短期发电功率预测误差率。