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基于云图特征提取的改进混合神经网络超短期光伏功率预测方法被引量：40: 1; 作者余光正陆柳 +3 位作者汤波王思源杨秀陈汝斯《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第20期6989-7002,共14页; 光伏功率时序受多种特征因素的影响,呈现出高度的随机性和波动性。不同于分布式光伏,集中式光伏具有地理位置与辐照水平的同一性,运动型云层的遮挡往往导致光伏功率的分钟级剧烈波动,对光伏功率预测精度提出了挑战。针对上述问题,该文... 展开更多; 关键词地基云图特征匹配改进混合神经网络波动性聚类超短期光伏功率预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测被引量：7: 2; 作者郑珂王丽婕 +1 位作者郝颖王勃《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期5196-5207,I0015,共13页; 云是影响太阳直接辐射变化的主要因素,由于各类云的透光率不同,导致到达光伏电站的太阳辐射会随之产生波动。为解决各类云遮挡下的光伏发电功率波动大、预测模型个数多的问题,提出一种基于卫星云图和数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预... 展开更多; 关键词数据集蒸馏卫星云图云分类光流法超短期光伏功率预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测被引量：34: 3; 作者刘晓艳王珏 +2 位作者姚铁锤张沛迟学斌《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期1800-1809,共10页; 光伏功率预测对于电网调度具有重要意义。该文针对缺少辐照度测量装置的分布式光伏电站,提出一种基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测方法。首先基于Res-UNet模型对短波辐照(SWR)网格进行时空预测;然后对预测的SWR网格进行空间插值... 展开更多; 关键词超短期光伏功率预测卫星遥感 Res-UNet 辐照度时空相关性短波辐照(SWR); 在线阅读下载PDF 职称材料

一种适用于单/多光伏电站的迁移超短期光伏预测建模框架被引量：2: 4; 作者任密蜂王家辉 +2 位作者叶泽甫朱竹军阎高伟《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期359-367,共9页; 针对新建电站的历史数据量有限,且不同时段光伏数据的分布存在较大差异的问题,构建一种适用于单/多光伏电站的迁移超短期光伏预测建模框架。首先,为充分考量光伏序列的不确定性及数值天气预报的固有偏差,提出一种基于加权滚动时间窗聚... 展开更多; 关键词光伏电站预测迁移学习光伏功率超短期预测结构保持测地线流式核; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法的研究被引量：14: 5; 作者杨茂冯帆《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期175-181,共7页; 提高光伏功率超短期预测精度可有效减小光伏发电并网对电力系统稳定性的影响。文章提出了一种基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法。首先,文章采用Elkan K-means聚类分析方法对天气类型进行划分,并通过计算各气象因素与光伏... 展开更多; 关键词光伏功率超短期预测聚类分析灰色关联度马氏距离相似日; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向光伏功率预测的残差深度学习模型被引量：1: 6; 作者干逸飞吕品郑树泉《计算机应用与软件》北大核心 2024年第11期101-107,共7页; 为保证光伏功率预测模型在气象突变时具有较高的精度,提出用残差量化气象突变,并将其构造为一种新特征。应用最大信息系数(MIC)剔除无关的气象特征后,引入XGBoost模型得到残差序列。利用残差的自相关性,将上一时刻的残差作为当前时刻的... 展开更多; 关键词超短期光伏功率预测 XGBoost LSTM 预测修正; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于云图特征提取的改进混合神经网络超短期光伏功率预测方法被引量：40: 1; 作者余光正陆柳汤波王思源杨秀陈汝斯; 机构上海电力大学电气工程学院国网陕西省电力有限公司电力调度控制中心国网湖北省电力有限公司电力科学研究院; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第20期6989-7002,共14页; 基金上海市科委创新行动计划(8DZ1203200)。; 文摘光伏功率时序受多种特征因素的影响,呈现出高度的随机性和波动性。不同于分布式光伏,集中式光伏具有地理位置与辐照水平的同一性,运动型云层的遮挡往往导致光伏功率的分钟级剧烈波动,对光伏功率预测精度提出了挑战。针对上述问题,该文提出基于云图特征提取的改进混合神经网络超短期光伏功率预测方法。首先,通过提取并匹配彩色云图局部特征描述子,提出基于地基云图的云轨迹跟踪方法;其次,为评估运动型云团引起的超短期辐照度变化,建立基于云轨迹追踪的辐照系数预测模型;为表征各特征序列的内在相关性,提出一种基于改进注意力机制(improved attentionmechanism,IAM)的卷积–长短时记忆混合神经网络(convolutional neural network-long and short-term memory network,CNN-LSTM)进行超短期光伏功率预测。在此基础上,综合天气类型与波动性聚类识别并提取功率波动过程,建立误差修正模型以进一步提高预测精度。采用西北某集中式光伏电站数据进行算例验证,结果表明,所提方法能有效提高预测精度,具有一定工程实用价值。; 关键词地基云图特征匹配改进混合神经网络波动性聚类超短期光伏功率预测; Keywords ground-based cloud image feature matching improved hybrid neural network volatility clustering ultra-short-term photovoltaic power prediction; 分类号 TM615 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测被引量：7: 2; 作者郑珂王丽婕郝颖王勃; 机构北京信息科技大学自动化学院中国电力科学研究院有限公司; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期5196-5207,I0015,共13页; 基金北京信息科技大学“勤信人才”培育计划(QXTCP C202107)。; 文摘云是影响太阳直接辐射变化的主要因素,由于各类云的透光率不同,导致到达光伏电站的太阳辐射会随之产生波动。为解决各类云遮挡下的光伏发电功率波动大、预测模型个数多的问题,提出一种基于卫星云图和数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测模型。首先,基于待测场站上方的历史云图,采用Farneback光流法预测出云图;然后,根据卫星云分类标签数据建立各类云的样本库,利用数据集蒸馏算法训练样本库得到云类判别图,将预测云图与云类判别图匹配计算,获得云类聚合匹配特征;最后,利用上述特征、云量特征以及数值天气预报数据建立长短期记忆网络模型,对光伏发电功率进行超短期预测。利用某光伏电站数据进行验证,结果显示,该文所提模型能准确描述云层的各项特征,有效提升光伏功率预测精度。; 关键词数据集蒸馏卫星云图云分类光流法超短期光伏功率预测; Keywords dataset distillation satellite cloud images cloud classification optical flow method ultra-short-term PV power forecast; 分类号 TM615 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测被引量：34: 3; 作者刘晓艳王珏姚铁锤张沛迟学斌; 机构中国科学院计算机网络信息中心中国科学院大学华东交通大学; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期1800-1809,共10页; 基金中国科学院战略性先导科技专项(A类)资助项目(XDA27000000)。; 文摘光伏功率预测对于电网调度具有重要意义。该文针对缺少辐照度测量装置的分布式光伏电站,提出一种基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测方法。首先基于Res-UNet模型对短波辐照(SWR)网格进行时空预测;然后对预测的SWR网格进行空间插值得到地面分布式站点的未来辐照度;最后构建基于编解码器的长短期记忆(LSTM)模型预测光伏出力。其中Res-UNet可以充分学习SWR网格的时空相关性,LSTM通过引入日编码和时间编码可以更好地学习辐照度的年周期性和日周期性。在真实光伏电站上的功率实验表明,与以数值天气预报辐照度为输入的光伏功率预测方法相比,以Res-UNet+插值预测的辐照度为输入的光伏功率预测方法实现了更高精度的超短期光伏功率预测。; 关键词超短期光伏功率预测卫星遥感 Res-UNet 辐照度时空相关性短波辐照(SWR); Keywords Ultra short-term photovoltaic power prediction satellite remote sensing Res-UNet irradiance spatio temporal correlation short wave radiation(SWR); 分类号 TM615 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种适用于单/多光伏电站的迁移超短期光伏预测建模框架被引量：2: 4; 作者任密蜂王家辉叶泽甫朱竹军阎高伟; 机构太原理工大学电气与动力工程学院山西格盟中美清洁能源研发中心有限公司; 出处《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期359-367,共9页; 基金国家自然科学基金(61973226) 山西省自然科学基金(201901D211083,20210302123189) 格盟集团科技创新基金项目(2021-07)。; 文摘针对新建电站的历史数据量有限,且不同时段光伏数据的分布存在较大差异的问题,构建一种适用于单/多光伏电站的迁移超短期光伏预测建模框架。首先,为充分考量光伏序列的不确定性及数值天气预报的固有偏差,提出一种基于加权滚动时间窗聚类方法,同时为避免维度过高问题并强化天气类型与光伏发电功率之间的映射关系,提出类内外特征加权结构保持降维算法;其次,通过采用测地线流式核积分完成数据分布对齐,减小样本分布差异对单/多电站模型鲁棒性的影响;最后,采用梯度增强决策树建立光伏功率预测模型,实现光伏功率预测精度的提升。采用公开数据集PVOD验证了所提算法的有效性。; 关键词光伏电站预测迁移学习光伏功率超短期预测结构保持测地线流式核; Keywords PV power station forecasting transfer learning ultra-short term prediction of photovoltaic power structure preservation geodesic flow kernel; 分类号 TM615 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法的研究被引量：14: 5; 作者杨茂冯帆; 机构东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室; 出处《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期175-181,共7页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFB0904200)。; 文摘提高光伏功率超短期预测精度可有效减小光伏发电并网对电力系统稳定性的影响。文章提出了一种基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法。首先,文章采用Elkan K-means聚类分析方法对天气类型进行划分,并通过计算各气象因素与光伏电站输出功率间的灰色关联度,选出不同天气类型下影响光伏功率的主要气象因素;然后,根据样本日和预测日间主要气象因素的马氏距离选择若干个相似日,并将相似日的光伏功率作为预测模型的训练集,对预测日的光伏功率进行超短期预测。模拟结果表明:基于马氏距离相似度量得到的相似日光伏功率和预测日的相似度较高;将基于马氏距离相似度量得到的相似日光伏功率作为预测模型的训练集,可以提高光伏功率超短期预测精度,为光伏功率预测领域提供了有效的方法。; 关键词光伏功率超短期预测聚类分析灰色关联度马氏距离相似日; Keywords ultra-short-term prediction of PV power cluster analysis grey correlation degree Mahalanobis distance similar day; 分类号 TK51 [动力工程及工程热物理—热能工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向光伏功率预测的残差深度学习模型被引量：1: 6; 作者干逸飞吕品郑树泉; 机构上海电机学院电子信息学院上海产业技术研究院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2024年第11期101-107,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61702320) 上海电机学院计算机科学与技术优势学科资助项目(16YSXK04)。; 文摘为保证光伏功率预测模型在气象突变时具有较高的精度,提出用残差量化气象突变,并将其构造为一种新特征。应用最大信息系数(MIC)剔除无关的气象特征后,引入XGBoost模型得到残差序列。利用残差的自相关性,将上一时刻的残差作为当前时刻的新特征,构建面向光伏功率预测的残差深度学习模型。实验结果表明,在气象突变下,该模型能取得更高的精确度。; 关键词超短期光伏功率预测 XGBoost LSTM 预测修正; Keywords Ultra-short-term photovoltaic power prediction XGBoost LSTM Forecast correction; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TM615 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于云图特征提取的改进混合神经网络超短期光伏功率预测方法	余光正陆柳汤波王思源杨秀陈汝斯	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2021	40	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测	郑珂王丽婕郝颖王勃	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2024	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测	刘晓艳王珏姚铁锤张沛迟学斌	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2022	34	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种适用于单/多光伏电站的迁移超短期光伏预测建模框架	任密蜂王家辉叶泽甫朱竹军阎高伟	《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于马氏距离相似度量的光伏功率超短期预测方法的研究	杨茂冯帆	《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心	2021	14	在线阅读下载PDF 职称材料
6	面向光伏功率预测的残差深度学习模型	干逸飞吕品郑树泉	《计算机应用与软件》北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料