基于改进LSSVM的太阳辐射量预测

为准确预测太阳辐射量,提出一种基于变分模态分解和粒子群优化算法的最小二乘支持向量机组合预测模型。针对太阳辐射量序列具有不稳定性的特点,首先利用变分模态分解将历史太阳辐射量数据分解成一系列相对稳定的分量序列,再应用粒子群优化最小二乘支持向量机参数,以预测各分量序列,将各分量太阳辐射量预测值集成,从而得到最终太阳辐射量预测值。实例分析和对比研究表明,该模型预测太阳辐射量有效可行,具有较高的预测精度。研究成果可为太阳辐射量预测提供参考。

最小二乘支持向量机在光伏功率预测中的应用

为了减少光伏发电的随机化问题对电力系统的影响,建立了基于最小二乘支持向量机的光伏功率预测模型,提前1h进行功率预测,根据储能补偿光伏输出期望值与实际输出的差额,优化储能安装容量。介绍了一种反映云层变化信息的地表太阳辐射量预测模型。采用光伏阵列的发电量、地表太阳能辐射量和气温序列分别按统一建模和时间序列建模2种方案建立了最小二乘支持向量机模型,并对训练好的模型在不同日类型下进行了测试和评估,验证了该模型和算法的有效性。结果表明,该模型不仅能够解决光伏发电的随机化问题,而且能有效减少储能安装容量。