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题名基于自适应滚动匹配预测修正模式的光伏区间预测
被引量:4
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作者
梅飞
顾佳琪
裴鑫
郑建勇
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机构
河海大学能源与电气学院
东南大学电气工程学院
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出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期92-98,共7页
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基金
江苏省重点研发计划资助项目(BE2020027)。
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文摘
为解决传统点预测方式难以量化光伏发电功率不确定性的问题以及提高预测精度,提出一种基于自适应滚动匹配预测修正模式的光伏区间预测方法。通过结合小波能量的谱聚类方法对历史光伏数据集进行聚类,构建不同类别的模型输入和区间输出并采用宽度学习系统进行训练;建立不同类别、不同置信区间、不同预测功率区间的stable误差分布,并结合优化目标函数找出每个预测功率区间的最优修正分位数点数值;利用滚动匹配预测修正模式进行区间预测。我国无锡某地的2.8 MW光伏电站算例结果表明,所提方法相较于传统的聚类预测方法具有更好的预测效果。
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关键词
光伏区间预测
自适应滚动匹配预测修正模式
谱聚类
宽度学习系统
stable误差分布
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Keywords
photovoltaic interval prediction
adaptive rolling matching prediction correction mode
spectral clustering
broad learning system
stable error distribution
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分类号
TM615
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于自适应神经模糊推理系统的风电功率预测方法
被引量:4
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作者
杨茂
齐玥
穆钢
严干贵
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机构
东北电力大学电气工程学院
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2015年第14期6-10,共5页
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基金
国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2013CB228201)
国家自然科学基金资助项目(51307017)
+3 种基金
吉林省科技发展计划项目(20140520129JH)
吉林省教育厅"十二五"科学技术研究项目(吉教科合字[2014]第474号)
吉林市科技发展计划资助项目(2013625004)
吉林省产业技术研究与开发项目(吉财建指[2014]1083号)
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文摘
对风电场输出功率进行精确的预测是保证含大规模风电电力系统安全稳定运行的重要手段。文中对多步滚动预测模式进行了分析,并建立了ANFIS(自适应神经模糊推理系统)预测模型,进而实现对风电功率的实时滚动预测。以吉林省西部某风电场的实测数据为例进行算例分析,其中在形成初始模糊推理系统结构时,采用的算法是减法聚类,该算法有效的避免了人工设定结构法产生的组合爆炸问题。将基于线性回归法、滑动平均法和持续法进行风电功率实时多步滚动预测时得到的预测结果与利用所提出的ANFIS预测方法得到的结果进行比较,结果表明后者的预测精度更高,进一步说明了ANFIS预测模型的有效性。
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关键词
自适应神经模糊推理系统
风电功率
多步滚动预测模式
减法聚类
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Keywords
adaptive neuro-fuzzy inference system, wind power, multi-step rolling prediction mode, subtractive clustering
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分类号
TM71
[电气工程—电力系统及自动化]
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