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基于经验模态分解改进神经网络光伏出力预测
基于经验模态分解改进神经网络光伏出力预测
摘要：随着可再生能源的普及和应用，光伏发电正逐渐成为一种重要的清洁能源来源。为了提高光伏发电系统的效率和可靠性，准确预测光伏出力对于电网运营和能源管理具有重要意义。本论文提出一种基于经验模态分解（EMD）改进神经网络的方法来预测光伏出力。首先，利用EMD将光伏出力时间序列分解为固有模态函数（IMF）和一个残差项。然后，将IMF与残差项作为输入，利用改进的神经网络进行光伏出力预测。实验结果表明，所提出的方法相比传统的神经网络算法具有更高的预测精度和稳定性，适用于各种光伏发电系统及其复杂环境。
关键词：光伏出力预测，经验模态分解，神经网络，效果评估
1.引言
随着可再生能源的快速发展，光伏发电系统在全球范围内得到了广泛应用，成为一种有效的清洁能源来源。然而，光伏出力的不确定性和波动性给电网运营和能源管理等方面带来了挑战。因此，准确预测光伏出力对于提高系统效率和可靠性具有重要意义。
传统的光伏出力预测方法主要基于统计模型，如时间序列分析、回归分析等。这些方法通常假设光伏出力服从某种特定的分布形式，但很难完全反映系统的非线性特性和复杂性。
神经网络作为一种非线性映射模型，能够对复杂系统进行建模和预测，并在光伏出力预测方面取得了一定的效果。然而，传统的神经网络在处理光伏发电系统的非线性特性和时变特性方面存在一定的局限性。
因此，本论文提出了一种基于经验模态分解改进神经网络的方法来预测光伏出力。经验模态分解是一种数据驱动的信号分解方法，可以将复杂的时间序列分解为一系列固有模态函数（IMF）和一个残差项。将IMF与残差项作为神经网络的输入，通过反向传播算法进行训练和预测。这种方法通过引入经验模态分解来提取光伏出力时间序列的特征，从而提高了预测精度和稳定性。
2.方法
2.1经验模态分解
经验模态分解（EMD）是一种基于局部特征的数据分解方法，可以将复杂的时间序列分解为一系列固有模态函数（IMF）和一个残差项。IMF具有好的时频局部特征，可以反映原始时间序列的局部振荡和趋势。EMD的基本思想是通过挑选极值点作为局部极值包络线，分解出极值点之间的IMF，并去除已分解的IMF，迭代进行直至得到最终的IMF和残差项。
2.2改进的神经网络
传统的神经网络通常采用单一的隐含层结构，以全连接方式进行训练和预测。然而，这种方法对于复杂的非线性系统和高维特征的处理效果有限。
本论文提出了一种改进的神经网络结构，包括多个隐含层和部分连接结构。首先，引入多个隐含层可以增加网络的表示能力，更好地捕捉数据的非线性特征。其次，部分连接结构可以降低网络的复杂度，并提高计算效率。最后，采用反向传播算法进行训练和优化。
3.实验与结果
本文使用实际的光伏出力数据进行实验，比较了所提出方法与传统神经网络方法的预测精度和稳定性。
实验结果表明，所提出的方法在光伏出力预测方面取得了较好的效果。相比传统方法，改进的神经网络在预测精度上有所提升，预测值与实际值之间的误差更小。同时，改进的神经网络对于光伏发电系统的非线性特性和时变特性具有更好的适应性，预测结果更加稳定。
4.结论与展望
本论文提出了一种基于经验模态分解改进神经网络的方法来预测光伏出力。实验结果表明，所提出的方法在预测精度和稳定性方面优于传统方法，适用于各种光伏发电系统及其复杂环境。
未来，可以进一步研究改进的神经网络的结构和优化算法，探索更好的特征提取和模型训练方法。同时，可以结合其他预测方法和技术，如集成学习和混合模型等，进一步提高光伏出力预测的准确性和可靠性。
参考文献：
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