内容提供者
基于修正晴空模型的超短期光伏功率预测方法.pptx
2024-10-07
20金币
4.7MB
29页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共29页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于修正晴空模型的超短期光伏功率预测方法.pptx
基于修正晴空模型的超短期光伏功率预测方法目录添加目录项标题修正晴空模型介绍晴空模型基本原理修正晴空模型的提出修正参数的选择与确定修正晴空模型的优势超短期光伏功率预测方法光伏发电原理及特性超短期预测的必要性基于修正晴空模型的预测流程预测精度评估实证分析数据来源及预处理模型训练与预测预测结果对比分析误差来源及改进方向与其他模型的比较与传统模型的比较与机器学习模型的比较在不同场景下的适用性分析综合评价与选择建议实际应用与前景展望在光伏电站管理中的应用对电力系统稳定性的影响技术创新与改进空间未来发展方向与挑战感谢
2024-10-07
20
4.7MB
基于多模型的光伏电站短期功率预测研究.docx
基于多模型的光伏电站短期功率预测研究基于多模型的光伏电站短期功率预测研究摘要：随着可再生能源在能源行业的不断推广和应用，光伏电站作为一种重要的太阳能利用方式越来越受到关注。光伏电站的功率预测是光伏电站运行管理和电力系统调度的重要基础。本文针对光伏电站短期功率预测问题，提出了一种基于多模型的预测方法。通过建立多个预测模型，并采用加权平均的方式融合多个模型的预测结果，提高了预测精度。实验结果表明，多模型方法在光伏电站短期功率预测中具有较好的预测性能和稳定性。关键词：光伏电站，功率预测，多模型，加权平均1.引言
2024-10-18
5
10KB
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。
2023-08-30
10
1.6MB
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
2023-06-21
10
903KB
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。
2023-06-07
10
1KB