基于小波神经网络的分布式光伏发电出力预测的任务书.docx

基于小波神经网络的分布式光伏发电出力预测的任务书
一、选题背景及意义
随着全球能源问题的日益凸显，光伏发电逐渐成为了可持续发展的主流能源之一。分布式光伏发电系统因其具有的低成本、高效益、环保等特点，已成为产业发展的重点研究领域之一。在分布式光伏发电系统中，对光伏发电能力的准确预测非常关键，可有效指导光伏发电系统的运行和管理，降低能源消耗，提高能源利用效率。
然而，由于光照、天气等因素的影响，分布式光伏发电系统的出力会发生较大的波动，对其预测带来了很大的挑战。传统的预测方法往往失效，因此需要一种更加先进的算法来实现分布式光伏发电出力的准确预测。
基于小波神经网络的分布式光伏发电出力预测方法，融合了小波分析和神经网络的优势，能够处理数据间的非线性关系，提高预测的准确性。因此，该方法具有很强的实用性及推广价值。
二、研究内容
1.分析小波神经网络在分布式光伏发电出力预测中的优势；
2.选择合适的小波基函数，构建小波神经网络模型；
3.采用随机抽样法将数据分割为训练集和测试集，并训练小波神经网络模型；
4.进行实验验证，比较预测模型与传统方法预测结果的差异，并对预测结果进行分析；
5.优化模型，进一步提高预测效果。
三、研究方法
1.收集分布式光伏发电系统出力预测所需的数据，包括天气、光强、温度等；
2.采用小波分析方法，对数据进行处理和降维；
3.构建小波神经网络模型，完成分布式光伏发电出力预测；
4.进行实验验证，并对结果进行评估和分析；
5.对模型进行优化，进一步提高预测精度。
四、预期成果
1.分析小波神经网络在分布式光伏发电出力预测中的优势；
2.构建小波神经网络模型，提高分布式光伏发电出力的预测准确性；
3.针对该模型的应用场景，提供实用性建议；
4.提高分布式光伏发电的运营效率和能源利用效率。
五、研究计划及进度安排
本研究的计划及进度安排如下：
第一年：
1.搜集和整理相关文献，分析小波神经网络在分布式光伏发电出力预测中的优势；
2.选择合适的小波基函数，构建小波神经网络模型；
3.进行实验验证，并对结果进行分析。
第二年：
1.采用随机抽样法将数据分割为训练集和测试集，并训练小波神经网络模型；
2.对模型的预测结果进行评估和分析；
3.对模型进行优化，进一步提高预测精度。
第三年：
1.对优化后的模型进行评估，并提供实用性建议；
2.根据实验结果撰写论文；
3.撰写参考文献和总结报告。
六、参考文献
1.Liu,B.,Wang,Q.,Li,Y.etal.Short-termphotovoltaicpowerforecastbasedongray-fuzzy-neuralnetworkoptimizedbyimprovedparticleswarmalgorithm.JAmbientIntellHumanComput11,505–515(2020).
2.Hao,Y.,Li,X.,Chen,R.etal.Short-TermPowerForecastingofPhotovoltaicSystemBasedonaMultivariateDeepNeuralNetworkModel.EnergyProcedia142,1843-1848(2017).
3.Liu,H.,Yang,X.,&Liu,Y.(2018).Anewpredictionmethodofphotovoltaicpowergenerationbasedondeeplearning.RenewableEnergy,130,657-665.
4.SchulzJ,FriederichsM.Short-termphotovoltaicpowerforecastforGermanweatherconditionsusingatwo-stepmachinelearningapproach[J].RenewableEnergy,2018,125:485-498.