为了提高光伏发电功率预测精度,提出了一种基于长短期时序数据融合的Transformer生成式预测模型:LSTformer,能准确有效地预测光伏发电功率。LSTformer创新性地提出了时序分析模块(time series analysis,TSA)、时序特征融合模块(time ser...为了提高光伏发电功率预测精度,提出了一种基于长短期时序数据融合的Transformer生成式预测模型:LSTformer,能准确有效地预测光伏发电功率。LSTformer创新性地提出了时序分析模块(time series analysis,TSA)、时序特征融合模块(time series feature fusion,TSFF)和多周期嵌入模块(cycleEmbed),利用数据融合解决难以提取多时间尺度时序特征问题。设计时间卷积前馈(time convolution feedforward,TCNforward)单元,在编解码的过程中进一步提取时序特征。利用某光伏电站实际历史发电数据,通过实验验证LSTformer模型在光伏发电功率预测领域得到最低的均方误差(mean squared error,MSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE),并通过消融实验验证了各模块的有效性。展开更多
为了有效预测光伏发电站发电功率,提高预测精度,给出一种基于森林预测模型FPPG(Forest for Photovoltaic Power Generation)。FPPG是一个由多个回归树组成的集合预测模型。在学习阶段,FPPG首先随机抽样方法构建有差异的训练数据集,进而...为了有效预测光伏发电站发电功率,提高预测精度,给出一种基于森林预测模型FPPG(Forest for Photovoltaic Power Generation)。FPPG是一个由多个回归树组成的集合预测模型。在学习阶段,FPPG首先随机抽样方法构建有差异的训练数据集,进而在不同的训练集上构建有差异的回归树。在预测阶段,首先,FPPG将输入信息沿着每棵树的某条路径分派到相应的叶结点,使用这些叶结点预测发电量,然后,平均这些预测结果得到FPPG对发电厂系统发电量的预测。在实测运行数据集上的实验结果表明,较之于神经网络,FPPG同时表现出更高的预测准确性,从而提高了光伏发电功率预测精度。展开更多
文摘为了有效预测光伏发电站发电功率,提高预测精度,给出一种基于森林预测模型FPPG(Forest for Photovoltaic Power Generation)。FPPG是一个由多个回归树组成的集合预测模型。在学习阶段,FPPG首先随机抽样方法构建有差异的训练数据集,进而在不同的训练集上构建有差异的回归树。在预测阶段,首先,FPPG将输入信息沿着每棵树的某条路径分派到相应的叶结点,使用这些叶结点预测发电量,然后,平均这些预测结果得到FPPG对发电厂系统发电量的预测。在实测运行数据集上的实验结果表明,较之于神经网络,FPPG同时表现出更高的预测准确性,从而提高了光伏发电功率预测精度。
文摘针对光伏发电功率受气象因素影响而具有波动性与随机性问题,提出一种基于最优相似度与IMEARBFNN的短期光伏发电功率预测方法。利用相关性分析与平均影响值(Mean Impact Value,MIV)算法选取出温度、湿度、辐照度3个气象因素作为输入指标,通过最优相似度理论计算得到预测日的相似日。将相似日数据与预测日气象数据作为输入,采用改进思维进化算法(Improved Mind Evolutionary Algorithm,IMEA)优化径向基神经网络(Radical Basis Function Neural Network,RBFNN)模型对预测日光伏发电功率进行预测。结果表明改进思维进化算法优化径向基神经网络可以提高模型预测精度,为光伏发电功率预测提供一种有效方法。
