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聚类分析在光伏发电量预测中的应用研究 被引量：17
1
作者 成珂 郭黎明 王亚昆 《可再生能源》 CAS 北大核心 2017年第5期696-701,共6页
为了从光伏发电历年数据中筛选出有效样本,并提高光伏发电量预测模型的准确率,文章将聚类分析应用于光伏领域,并结合神经网络建立了光伏发电量预测模型。以晴天、多云和雨天3种天气类型为目标,利用聚类分析对历史数据中的异常样本进行筛... 为了从光伏发电历年数据中筛选出有效样本,并提高光伏发电量预测模型的准确率,文章将聚类分析应用于光伏领域,并结合神经网络建立了光伏发电量预测模型。以晴天、多云和雨天3种天气类型为目标,利用聚类分析对历史数据中的异常样本进行筛选,并将筛选后的样本作为训练数据建立了反向传播(BP)神经网络预测模型。通过对比筛选前后预测模型的计算结果可知,利用聚类分析筛选后的数据所建立起来的预测模型精度较高,因此,聚类分析和BP神经网络相结合是提高光伏发电量预测精度的一种有效方法。 展开更多
关键词 聚类分析 数据筛选 神经网络 光伏发电量预测 太阳能
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基于IOWA算子的短期光伏发电量组合预测 被引量：8
2
作者 李芬 宋启军 +3 位作者 钱加林 陈正洪 闫全全 杨兴武 《电网与清洁能源》 北大核心 2016年第5期109-113,117,共6页
为了对光伏电站的输出发电量进行预测,提出了一种基于IOWA算子的组合预测模型。该方法通过灰色关联度分析影响光伏发电量的关键影响因子,结合光伏电站历史数据,基于IOWA算子建立了短期光伏发电量组合预测模型。以华中科技大学电力电子... 为了对光伏电站的输出发电量进行预测,提出了一种基于IOWA算子的组合预测模型。该方法通过灰色关联度分析影响光伏发电量的关键影响因子,结合光伏电站历史数据,基于IOWA算子建立了短期光伏发电量组合预测模型。以华中科技大学电力电子研究中心18 kW并网光伏电站资料为基础进行预测试验,以误差平方和最小为准则构建最优化模型,结合各单项预测模型的优点,建立基于IOWA算子的光伏发电量组合预测模型。实验结果表明:所提出的预测模型降低了预测结果误差,提高了预测精度。说明该预测模型可为光伏电站发电量进行预测,为电力系统调度稳定运行提供参考。 展开更多
关键词 因子分析 IOWA算子 光伏发电量 灰色关联 预测模型
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太阳能光伏发电量动力统计预报模式研究 被引量：5
3
作者 姜创业 王娟敏 +2 位作者 孙娴 程路 何晓暧 《水电能源科学》 北大核心 2012年第6期205-208,61,共5页
以国外保加利亚鲁塞电站的历史气象资料及同期太阳能光伏发电观测资料为例,分析了不同气象要素与同期发电量的线性相关关系,构建了不同时间序列的光伏发电量统计预报模型,并对预报结果进行误差对比分析。研究结果表明,季节日值预报模型... 以国外保加利亚鲁塞电站的历史气象资料及同期太阳能光伏发电观测资料为例,分析了不同气象要素与同期发电量的线性相关关系,构建了不同时间序列的光伏发电量统计预报模型,并对预报结果进行误差对比分析。研究结果表明,季节日值预报模型比全年日值预报模型、全年小时值预报模型和典型月日值预报的精度高。 展开更多
关键词 太阳能 光伏发电量 统计预报模型 气象要素
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雾霾条件下光伏发电量预测的迭代优化与经济性分析 被引量：11
4
作者 陈炜 任静 +2 位作者 武新芳 于文英 刘永生 《中国电力》 CSCD 北大核心 2021年第10期223-230,共8页
光伏发电易受温度、辐照度等环境因素的影响,而近年来雾霾(PM_(2.5)浓度较高)污染严重,大幅降低了光伏系统发电量。因此研究雾霾天气下光伏发电量预测方法对光伏市场的发展具有重要意义。通过采集上海某户用光伏屋顶的全年光伏数据,利... 光伏发电易受温度、辐照度等环境因素的影响,而近年来雾霾(PM_(2.5)浓度较高)污染严重,大幅降低了光伏系统发电量。因此研究雾霾天气下光伏发电量预测方法对光伏市场的发展具有重要意义。通过采集上海某户用光伏屋顶的全年光伏数据,利用控制变量法及雾霾相似日原理,拟合分析PM_(2.5)的浓度与发电量损失指数之间的关系,通过迭代原理优化光伏发电量预测算法,并给出雾霾环境下光伏发电量预测公式,修正光伏收益预测模型。结果表明:优化后的光伏预测发电量算法可提高发电量预测结果的精确性和稳定性。通过对3种光伏经济模型进行收益分析,验证了迭代优化算法可有效提高光伏收益预测的精确性。 展开更多
关键词 空气污染 雾霾 PM_(2.5) 光伏发电量预测 迭代优化 光伏收益预测 光伏系统设计
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基于典型气象周的GRNN光伏发电量预测模型 被引量：26
5
作者 卞海红 孙健硕 《电力工程技术》 北大核心 2021年第5期94-99,共6页
由于光伏发电量具有波动性,且现有的光伏发电量预测技术存在气象因素考虑不全面、特征提取不充分等问题,为提高光伏发电量预测精度,文中提出一种改进的典型气象年方法(TMY Method)生成典型气象年数据,并结合广义回归神经网络(GRNN)进行... 由于光伏发电量具有波动性,且现有的光伏发电量预测技术存在气象因素考虑不全面、特征提取不充分等问题,为提高光伏发电量预测精度,文中提出一种改进的典型气象年方法(TMY Method)生成典型气象年数据,并结合广义回归神经网络(GRNN)进行光伏发电量预测。首先,选择6种历史气象指标,利用Finkelstein-Schafer统计方法选择典型气象周,并生成典型气象年数据;然后,使用因子分析法对会影响光伏发电量的气象指标进行筛选,对筛选出的气象指标和日光伏发电量进行标准化处理后,将其作为GRNN模型的初始输入量,得到预测日的光伏发电量;最后,利用江苏省南京市的历史气象数据及日发电量数据对所设计的模型进行训练和预测。结果表明,与标准TMY Method-GRNN预测方法相比,文中所提预测方法有较好的预测性能。 展开更多
关键词 典型气象年 广义回归神经网络(GRNN) 改进的典型气象年方法(TMY Method) 因子分析法 光伏发电量预测 气象指标
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雾霾影响光伏发电量的机制分析与实验 被引量：2
6
作者 任静 陈涛 +3 位作者 许志 武新芳 赵春江 刘永生 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第9期42-46,51,共6页
在雾霾天的影响下,大气中细颗粒物(PM2. 5)浓度较高,使得太阳能的直接辐射较低,散射辐射增加,因此,光伏组件表面接收到的辐照度减小。对已有发电量估算式进行修正,提出了一种估算发电量的公式,使其与实际发电量的误差范围在±5%以... 在雾霾天的影响下,大气中细颗粒物(PM2. 5)浓度较高,使得太阳能的直接辐射较低,散射辐射增加,因此,光伏组件表面接收到的辐照度减小。对已有发电量估算式进行修正,提出了一种估算发电量的公式,使其与实际发电量的误差范围在±5%以内。探究了PM2. 5浓度对辐照度、辐照量及发电量的影响。通过上海某户用光伏屋顶进行实验验证,采用雾霾控制变量法及相似日原理,分析PM2. 5造成的辐照度损失及发电量损失,并对其之间的关系进行拟合。同时,提出光伏发电量损失指数的概念,对光伏系统的装机容量及光伏系统可靠性提供参考。 展开更多
关键词 PM2. 5 光伏发电 发电量修正公式 辐照度损失 发电量损失 光伏发电量损失指数
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基于气候特征分析及改进XGBoost算法的中长期光伏电站发电量预测方法 被引量：8
7
作者 李永飞 张耀 +4 位作者 林帆 赵英杰 陈宇轩 赵寒亭 霍巍 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期84-92,共9页
光伏发电在能源结构中的重要性不断凸显,而提高光伏发电量预测的准确性成为当前研究的关键问题。针对中长期光伏发电量预测问题,提出一个综合利用气候预测数据的中长期光伏发电量预测方法。首先,在基于气候预测数据的发电量预测框架中,... 光伏发电在能源结构中的重要性不断凸显,而提高光伏发电量预测的准确性成为当前研究的关键问题。针对中长期光伏发电量预测问题,提出一个综合利用气候预测数据的中长期光伏发电量预测方法。首先,在基于气候预测数据的发电量预测框架中,根据气候预测数据特点和预测周期划分多重子模型以充分利用气候预测数据信息。其次,在进行数据预处理后,通过对气候特征衍生与交叉、特征筛选和选择,充分挖掘气候特征的高价值信息。然后,采取一种两重多阶段超参数寻优策略,对极端梯度增强(extreme gradient boosting, XGBoost)超参数进行调整以优化预测模型。最后,在真实光伏发电量数据上,以MAPE为标准评估预测水平,验证所提中长期光伏发电量预测方法的有效性。相关实验结果表明该方法可以有效提高光伏发电量预测精度。 展开更多
关键词 气候预测数据 XGBoost 中长期预测 光伏发电量预测 特征工程
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基于天气类型聚类识别的光伏系统短期无辐照度发电预测模型研究 被引量：168
8
作者 代倩 段善旭 +3 位作者 蔡涛 陈昌松 陈正洪 邱纯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第34期28-35,共8页
现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,... 现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,建立反传播(back propagation,BP)神经网络的无辐照度发电量短期预报模型。此外,为适应天气突变,采用自组织特征映射(self-organizing feature map,SOM)由云量预报信息对天气类型聚类识别,继而对各天气类型采用相应的预测网络,避免了单神经网络的过拟合问题。通过与含辐照度输入及无天气聚类识别的预测模型做交叉对比实验,预测结果表明,天气类型聚类识别能显著提高预测精度,无辐照度光伏发电量短期预测模型有较高的精度和50%湿度抗扰动性。 展开更多
关键词 光伏发电量短期预测 神经网络 气象因素 自组织特征映射聚类 距离分析
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基于ABC-SVM和PSO-RF的光伏微电网日发电功率组合预测方法研究 被引量：26
9
作者 王小杨 罗多 +2 位作者 孙韵琳 李超 李进 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期177-183,共7页
综合考虑气象因素,使用ABC-SVM方法,对历史的气象数据和光伏出力数据进行训练,依据发电量情况将气象数据分为4类;之后在4类气象情况下各选取上万条数据,使用PSO-RF模型分别训练每组数据,得到4个带不同参数的模型;最后根据每天的气象情... 综合考虑气象因素,使用ABC-SVM方法,对历史的气象数据和光伏出力数据进行训练,依据发电量情况将气象数据分为4类;之后在4类气象情况下各选取上万条数据,使用PSO-RF模型分别训练每组数据,得到4个带不同参数的模型;最后根据每天的气象情况运行不同的模型。验证本组合方法之后发现,通过气象分类后得到的模型,可大幅提高光伏发电量预测的效果。 展开更多
关键词 光伏发电量预测 支持向量机 粒子群优化 人工蜂群 随机森林 微电网
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光伏组件布置方式对光伏温室温光环境的影响研究 被引量：2
10
作者 李安喆 侯宏娟 +2 位作者 王锡 张辉 庞建伟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期285-294,共10页
在温室结构中引入光伏组件会对温室内部的光、热环境产生积极影响,为探究各季节屋顶光伏对温室内部环境的影响,获得最佳覆盖率,进而在改善光伏温室内光热环境的同时提高光伏发电量,建立温室内辐射得热模型并通过实验验证模型的准确性。... 在温室结构中引入光伏组件会对温室内部的光、热环境产生积极影响,为探究各季节屋顶光伏对温室内部环境的影响,获得最佳覆盖率,进而在改善光伏温室内光热环境的同时提高光伏发电量,建立温室内辐射得热模型并通过实验验证模型的准确性。结合所提出的光伏温室系统,对典型日下对某顶部面积为420 m2的光伏温室在不同光伏组件覆盖率下的室内辐照量、室内气温及光伏发电量进行模拟分析。结果表明,与不铺设光伏组件相比,光伏组件的覆盖率每增加12.5%,春分日、夏至日、秋分日、冬至日的室内辐照量分别降低2.79%、5.8%、2.90%、0.70%,白天室内气温分别降低1.19%、0.54%、0.49%、1.12%。通过对植物生长所需的光、温条件进行分析,得出各典型日的最佳光伏组件覆盖率分别为62.5%、50%、62.5%、25%。 展开更多
关键词 太阳能 光伏温室 辐射得热模型 覆盖率 光伏发电量 静态投资回收期
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