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基于小波分析和集成学习的光伏输出功率短期预测 被引量:11
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作者 孙永辉 范磊 +3 位作者 卫志农 李慧杰 Kwok W Cheung 孙国强 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期6-11,30,共7页
针对光伏输出功率的预测精度影响系统安全调度和稳定运行的问题,该文建立了基于小波分析和集成学习的光伏输出功率短期预测模型。考虑到光伏输出功率的波动性与随机性,引入小波分析将数据分解成趋势项和随机项,并分别对其建模。其中,趋... 针对光伏输出功率的预测精度影响系统安全调度和稳定运行的问题,该文建立了基于小波分析和集成学习的光伏输出功率短期预测模型。考虑到光伏输出功率的波动性与随机性,引入小波分析将数据分解成趋势项和随机项,并分别对其建模。其中,趋势项采用SVM算法,随机项采用BP算法进行预测处理;再考虑到随机项的非平稳性和BP算法的固有缺点,为提高预测精度,将集成学习引入随机项的预测模型。大量测试结果表明,基于小波分析和集成学习的短期预测模型的预测精度优于现有几种模型。 展开更多
关键词 小波分析 集成学习 BP神经网络 支持向量机 光伏输出功率短期预测
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考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测 被引量:13
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作者 宋玮琼 赵成 +3 位作者 郭帅 刘士峰 潘全成 邹红波 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2023年第2期75-82,共8页
光伏发电的随机性和不确定性是制约光伏发展的主要原因。为了提高短期光伏发电功率预测精度,提出了一种考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测方法。针对不同季节和天气类型划分历史数据,根据灰色关联度计算结果确定相似日。... 光伏发电的随机性和不确定性是制约光伏发展的主要原因。为了提高短期光伏发电功率预测精度,提出了一种考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测方法。针对不同季节和天气类型划分历史数据,根据灰色关联度计算结果确定相似日。采用混沌初始化、控制因子非线性调整和莱维飞行等策略对斑点鬣狗优化(spotted hyena optimizer)算法进行改进,采用改进斑点鬣狗算法(improved spotted hyena optimizer)对核极限学习机进行优化,建立基于改进斑点鬣狗算法优化(kernel extreme learning machine,KELM)的短期光伏输出功率预测模型。利用实际光伏电站监测数据进行仿真分析,结果表明,基于ISHO-KELM的短期光伏输出功率预测模型能够降低光伏输出功率预测过程中的波动性,提高预测精度,验证了所提光伏预测方法的正确性和实用性。 展开更多
关键词 光伏输出功率 改进斑点鬣狗算法 核极限学习机 天气类型 历史相似日
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基于BP神经网络的配网系统光伏输出功率平滑控制分析 被引量:5
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作者 郝宁 王新娜 +3 位作者 宁博扬 樊浩 林琳 夏瑞 《电子测量技术》 2019年第16期62-65,共4页
为充分降低配网系统光伏输出功率神经网络输入变量,基于BP神经网络的配网系统光伏输出功率平滑控制。选择BP神经网络来训练数据,建立基于光伏预测模型及储能配合的光伏功率平滑控制。以MATLAB构建了神经网络预测模型实例验证得到:在12:0... 为充分降低配网系统光伏输出功率神经网络输入变量,基于BP神经网络的配网系统光伏输出功率平滑控制。选择BP神经网络来训练数据,建立基于光伏预测模型及储能配合的光伏功率平滑控制。以MATLAB构建了神经网络预测模型实例验证得到:在12:00.14:00时段内光伏输出功率明显偏大,引起配网节点电压越限的结果,以沃兹低通滤波器对光伏输出功率进行了平滑优化处理后光伏实际输出功率变化得更加平缓,在9:00.15:00时段内光伏输出功率明显偏大,最大时段有明显的增加。可以利用构建的模型完成光伏输出功率的精确预测。 展开更多
关键词 配网系统 光伏输出功率 平滑控制 EP神经网络
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基于EOSSA-ELM的光伏短期输出功率预测 被引量:17
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作者 陈骏嚎 张娜 +2 位作者 刘广忱 郭力萍 李静宇 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期890-898,共9页
为了进一步提升光伏短期输出功率预测的精度,提出一种改进的基于精英反向策略的麻雀搜索算法(EOSSA)优化极限学习机(ELM)的光伏短期输出功率预测模型。EOSSA利用动态安全值和精英反向学习来优化ELM模型的输入权值及阈值,可以有效避免EL... 为了进一步提升光伏短期输出功率预测的精度,提出一种改进的基于精英反向策略的麻雀搜索算法(EOSSA)优化极限学习机(ELM)的光伏短期输出功率预测模型。EOSSA利用动态安全值和精英反向学习来优化ELM模型的输入权值及阈值,可以有效避免ELM陷入局部最优,提升预测精度。与传统的ELM模型、SSA优化的ELM模型和Elman神经网络模型的比较结果表明,EOSSA算法的收敛速度及精度均优于SSA算法。EOSSA-ELM模型对于不同天气状况的功率预测精度高,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 光伏输出功率 预测 麻雀搜素算法 极限学习机
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基于SOA-WNN的光伏短期输出功率预测 被引量:12
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作者 高毅 李盛伟 +2 位作者 迟福建 葛磊蛟 张东 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期62-66,共5页
为了进一步提高预测的准确性,本文提出了一种基于人群搜索算法-小波神经网络SOA-WNN(seekeropti.mizationalgorithm-waveletneuralnetwork)的光伏短期输出功率预测算法,利用SOA在速度及全局搜索上的优势对WNN进行改进,使WNN中权值与小... 为了进一步提高预测的准确性,本文提出了一种基于人群搜索算法-小波神经网络SOA-WNN(seekeropti.mizationalgorithm-waveletneuralnetwork)的光伏短期输出功率预测算法,利用SOA在速度及全局搜索上的优势对WNN进行改进,使WNN中权值与小波因子等参数得到优化。通过与传统的WNN预测方法以及遗传算法优化的WNN预测算法进行比较,结果显示所提方法有效地提高了光伏短期输出功率预测的稳定性与准确性,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 人群搜索算法 光伏输出功率 小波神经网络 优化
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基于改进麻雀搜索算法的光伏功率短期预测 被引量:14
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作者 李争 罗晓瑞 +3 位作者 张杰 曹欣 杜深慧 孙鹤旭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期284-289,共6页
为提高光伏输出功率预测精度、保证电网的优化调度和稳定运行,提出一种改进麻雀搜索算法(SSA)的光伏输出功率预测模型。首先,对实验平台收集到的历史数据进行分析,得到关键气候影响因素;然后,用经验模态分解和主成分分析法对数据进行维... 为提高光伏输出功率预测精度、保证电网的优化调度和稳定运行,提出一种改进麻雀搜索算法(SSA)的光伏输出功率预测模型。首先,对实验平台收集到的历史数据进行分析,得到关键气候影响因素;然后,用经验模态分解和主成分分析法对数据进行维稳和降维处理;并建立改进麻雀搜索算法的BP神经网络预测模型;最后,进行实例验证。结果表明,该预测模型在敛散精度方面有所提升。 展开更多
关键词 经验模态分解 主成分分析 改进麻雀搜索算法 光伏输出功率短期预测
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含短期预测的光伏配电网智能调压策略 被引量:11
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作者 黄少雄 王璨 +2 位作者 孔庆竹 马金辉 张金金 《热力发电》 CAS 北大核心 2020年第7期21-27,共7页
分布式光伏发电在配电网中渗透率不断提高,使馈线中的传输功率减少,导致节点过电压情况严重,网损较大。本文提出一种含光伏输出功率短期预测的光伏配电网智能调压策略。首先,对光伏发电数据进行异常点检测后进行相似日聚类,应用深度神... 分布式光伏发电在配电网中渗透率不断提高,使馈线中的传输功率减少,导致节点过电压情况严重,网损较大。本文提出一种含光伏输出功率短期预测的光伏配电网智能调压策略。首先,对光伏发电数据进行异常点检测后进行相似日聚类,应用深度神经网络(DNN)进行光伏输出功率预测;其次在大规模光伏发电中,依据改进的电气距离,选择可控光伏的安装并网点;最后,应用新型NSGA-III调控可控光伏设备的有功出力和无功出力,以达到调节配电网节点电压、降低网损的目标。在安徽省某县域配电网系统进行试验分析,证明了所提出的调压策略可以精细化解决电压越限问题,并且降低了总网损。 展开更多
关键词 光伏输出功率 调压策略 DNN NSGA-III 配电网
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基于GRA/EEMD-Informer混合模型的光储直柔配电系统多数据预测方法 被引量:1
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作者 王炳铮 岳云涛 +1 位作者 李炳华 万珊珊 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期86-95,共10页
针对现有时间序列模型预测光储直柔配电系统短期发用电数据精度不高的问题,提出一种基于灰色关联度分析/集合经验模态分解(grey relation analysis,ensemble empirical mode decomposition,GRA/EEMD-Informer)的光储直柔配电系统多数据... 针对现有时间序列模型预测光储直柔配电系统短期发用电数据精度不高的问题,提出一种基于灰色关联度分析/集合经验模态分解(grey relation analysis,ensemble empirical mode decomposition,GRA/EEMD-Informer)的光储直柔配电系统多数据预测模型,通过灰色关联度分析、模态分解,结合自注意力蒸馏机制,有效捕捉输出和输入之间较精确的长程相关性耦合,降低了时空复杂度,极大缓解了传统编解码的局限性。将已建成并投入使用的光伏发电站某月数据、典型办公建筑某月电力数据及电动汽车充电站运行数据作为原始数据,以均方误差、平均绝对误差、均方根误差作为评价指标对模型进行检验,并进行消融实验与分析,最后与长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的长短期记忆网络(PSO-LSTM)、Transformer时间序列预测方法对比,结果表明该方法的拟合程度明显高于其他预测方法,验证了GRA/EEMDInformer算法对提高预测能力的有效性和实用性。 展开更多
关键词 储直柔 GRA/EEMD-Informer 发电输出功率 建筑电力负荷 电动汽车负荷
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光储系统Super-Twisting L_(2)增益自适应下垂控制 被引量:2
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作者 刘雅芳 谷志锋 +3 位作者 李琳 张凯 刘靖波 李梦佳 《中国测试》 CAS 北大核心 2022年第5期102-107,115,共7页
为降低随机功率波动及模型参数不确定性对光储一体发电系统稳定性影响,基于传统下垂控制与变系数下垂控制方法,提出一种基于Super-Twisting L_(2)增益自适应的下垂控制方法。为验证所提方法的控制性能,与传统下垂控制以及基于电压变化... 为降低随机功率波动及模型参数不确定性对光储一体发电系统稳定性影响,基于传统下垂控制与变系数下垂控制方法,提出一种基于Super-Twisting L_(2)增益自适应的下垂控制方法。为验证所提方法的控制性能,与传统下垂控制以及基于电压变化率的下垂控制相比较,在两种不同光储发电模式下,开展仿真实验与对比分析。仿真结果证明:在光照强度的变化以及负载扰动的条件下,所提出的Super-Twisting L_(2)增益自适应下垂控制的电压波动幅度均比传统下垂控制与变系数下垂控制分别减少6.04%和1.14%,同时在保持光伏输出功率最大输出、下垂系数的快速反应动作等方面都要比传统下垂控制与基于电压变化率的控制性能更加优越。 展开更多
关键词 储微网 下垂控制 光伏输出功率 母线电压 Super-Twisting L_(2)增益自适应下垂控制
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A novel coordinated control strategy considering power smoothing for a hybrid photovoltaic/battery energy storage system 被引量:6
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作者 DAUD Muhamad Zalani MOHAMED Azah HANNAN M A 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第2期394-404,共11页
This work presents a novel coordinated control strategy of a hybrid photovoltaic/battery energy storage(PV/BES) system. Different controller operation modes are simulated considering normal, high fluctuation and emerg... This work presents a novel coordinated control strategy of a hybrid photovoltaic/battery energy storage(PV/BES) system. Different controller operation modes are simulated considering normal, high fluctuation and emergency conditions. When the system is grid-connected, BES regulates the fluctuated power output which ensures smooth net injected power from the PV/BES system. In islanded operation, BES system is transferred to single master operation during which the frequency and voltage of the islanded microgrid are regulated at the desired level. PSCAD/EMTDC simulation validates the proposed method and obtained favorable results on power set-point tracking strategies with very small deviations of net output power compared to the power set-point. The state-of-charge regulation scheme also very effective with SOC has been regulated between 32% and 79% range. 展开更多
关键词 photovoltaic power smoothing battery energy storage state-of-charge control islanded microgrid
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