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Choice of the Best Production Prediction Model for the Zagtouli Solar Power Plant in Burkina-Faso
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作者 Toussaint Tilado Guingane Eric Korsaga +3 位作者 Mouhamadou Falilou Ndiaye Gaston Nabayaogo Dominique Bonkoungou Zacharie Koalaga 《Engineering(科研)》 2024年第9期237-245,共9页
In this paper, we present a study on the prediction of the power produced by the 33 MWp photovoltaic power plant at Zagtouli in Burkina-Faso, as a function of climatic factors. We identified models in the literature, ... In this paper, we present a study on the prediction of the power produced by the 33 MWp photovoltaic power plant at Zagtouli in Burkina-Faso, as a function of climatic factors. We identified models in the literature, namely the Benchmark, input/output, Marion, Cristo-fri, Kroposki, Jones-Underwood and Hatziargyriou prediction models, which depend exclusively on environmental parameters. We then compared our linear model with these seven mathematical models in order to determine the most optimal prediction model. Our results show that the Hatziargyriou model is better in terms of accuracy for power prediction. 展开更多
关键词 MODEL prediction power power plant photovoltaic Zagtouli Burkina-Faso
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基于BP神经网络的并网光伏电站有功功率控制
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作者 张雪萍 邹欢 +1 位作者 阮解琼 杨彦鑫 《计算机仿真》 2024年第2期127-130,191,共5页
光伏电站的输出功率受到天气等环境因素的影响,具有不确定性,提出一种大型地面并网光伏电站有功功率控制方法。利用BP神经网络对大型地面并网光伏电站输出功率展开预测,通过学习光伏电站发电单元组件的功率输出特性,获取各个组件的最大... 光伏电站的输出功率受到天气等环境因素的影响,具有不确定性,提出一种大型地面并网光伏电站有功功率控制方法。利用BP神经网络对大型地面并网光伏电站输出功率展开预测,通过学习光伏电站发电单元组件的功率输出特性,获取各个组件的最大输出功率,利用递归的方式依次对光伏逆变器展开计算,获取逆变器的运行数。根据计算结果向光伏电站内的逆变器下发相应的动作指令,当光伏电站内所含逆变器全部完成指令动作后,实现对大型地面并网光伏电站有功功率控制。经实验验证表明,所提方法可以对不同环境下的光伏电站输出功率展开准确预测,且全时刻发电达标率较高。 展开更多
关键词 光伏电站 有功功率控制 功率预测 光伏逆变器
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基于迁移学习和LSTM网络的光伏系统负荷预测
3
作者 冯舒宜 钱东 《微型电脑应用》 2024年第6期168-171,共4页
由于受到太阳辐照度、温度和一些随机因素的影响,光伏发电功率具有较强的间歇性和波动性,很难精确预测。为了提高光伏负荷预测模型的准确性,提出一种基于迁移学习和LSTM网络结合光伏系统负荷预测方法。选择基于参数的迁移学习方式,并考... 由于受到太阳辐照度、温度和一些随机因素的影响,光伏发电功率具有较强的间歇性和波动性,很难精确预测。为了提高光伏负荷预测模型的准确性,提出一种基于迁移学习和LSTM网络结合光伏系统负荷预测方法。选择基于参数的迁移学习方式,并考虑到神经网络越到高层提取的信息越专有化,对基于LSTM的PV-DT提出固定第一层参数的迁移方式。研究结果表明,所提光伏系统负荷预测方式可以精确预测正常运行条件下的光伏发电量,并检测光伏系统中存在的故障,从而使检修维护人员可以在最短的时间内采取相应的措施,最大限度地减少由于故障而引起的功率损失,从而提高光伏系统的运行性能。 展开更多
关键词 光伏系统 负荷预测 迁移学习 LSTM网络 电站 发电量
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蚁群BP神经网络的光伏电站辐照强度预测 被引量:15
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作者 贺文 齐爽 陈厚合 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第7期26-31,共6页
为了提高光伏电站辐照强度的预测精度,本文提出了基于蚁群改进BP神经网络的预测方法。首先,分析了辐照强度的影响因素,从中筛选出纬度、海拔、天气类型、日照时数、温度、空气质量、相对湿度、风速、大气压强等最优影响因子作为模型的输... 为了提高光伏电站辐照强度的预测精度,本文提出了基于蚁群改进BP神经网络的预测方法。首先,分析了辐照强度的影响因素,从中筛选出纬度、海拔、天气类型、日照时数、温度、空气质量、相对湿度、风速、大气压强等最优影响因子作为模型的输入;其次,通过建立新的传递函数,采用最小均方误差能量函数法进行自动优化隐含层数;按月份建立蚁群改进BP神经网络模型,对辐照强度进行预测。预测结果与BP神经网络模型进行对比,表明该方法有效提高了辐照强度的预测精度。 展开更多
关键词 光伏电站 辐照强度 蚁群算法 改进BP神经网络 预测
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基于AdaBoost算法的光伏电站中长期发电预测 被引量:3
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作者 王晓东 盛庆博 +3 位作者 孙立群 刘绍鹏 王新燕 刘杰 《工业仪表与自动化装置》 2023年第2期65-69,共5页
该文提出了一种基于AdaBoost算法的拟建光伏电站发电量预测方法。根据现有光伏电站的历史气象数据与发电量数据,在利用AdaBoost集成学习算法对传统SVM优化的基础上,对气象因素的天气类型进行分类与识别,进而得到4种天气状态下气象因素... 该文提出了一种基于AdaBoost算法的拟建光伏电站发电量预测方法。根据现有光伏电站的历史气象数据与发电量数据,在利用AdaBoost集成学习算法对传统SVM优化的基础上,对气象因素的天气类型进行分类与识别,进而得到4种天气状态下气象因素与发电量之间的对应关系;利用拟建电站所在地的历史气象数据,根据天气类型自动选择对应的LSTM模型,对拟建光伏电站的发电量进行预测。实验结果表明,与采用单一LSTM模型相比,该文方法预测精度有明显的提高,具有一定的推广价值。 展开更多
关键词 发电量预测 光伏电站 ADABOOST算法
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功率预测技术在光伏发电中的应用研究 被引量:5
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作者 高阳 钟宏宇 +3 位作者 许傲然 代小敏 张博 曹宇 《电器与能效管理技术》 2015年第17期38-43,58,共7页
综合对比了国外投运的光伏发电功率预测系统软件,简要叙述了国内的光伏功率预测技术发展现状;根据现有的光伏功率预测方法,分别按照预测时间尺度、预测方式、预测原理和预测数学模型对光伏发电功率预测方法进行了详细分类;总结了影响光... 综合对比了国外投运的光伏发电功率预测系统软件,简要叙述了国内的光伏功率预测技术发展现状;根据现有的光伏功率预测方法,分别按照预测时间尺度、预测方式、预测原理和预测数学模型对光伏发电功率预测方法进行了详细分类;总结了影响光伏发电功率预测精度的因素;最后根据国内外学者的研究,绘制出光伏并网系统与新型光伏发电功率预测组件结构图。新型光伏发电功率预测系统对于指导现代化光伏发电功率预测系统的实现具有普遍意义。 展开更多
关键词 光伏电站 功率预测 太阳辐射量 光伏组件 转换效率
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多点数值天气预报风速和辐照度集中式修正方法研究 被引量:11
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作者 张永蕊 阎洁 +2 位作者 林爱美 韩爽 刘永前 《发电技术》 2022年第2期278-286,共9页
数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)修正是提升风光功率预测精度的关键技术之一,但目前鲜有对NWP辐照度修正的研究,同时现有的NWP风速修正方法大多只考虑单一位置,忽略了风速间的时空耦合特性,影响修正效果。针对这一问题... 数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)修正是提升风光功率预测精度的关键技术之一,但目前鲜有对NWP辐照度修正的研究,同时现有的NWP风速修正方法大多只考虑单一位置,忽略了风速间的时空耦合特性,影响修正效果。针对这一问题,提出了考虑区域风光资源时空相关性的多点NWP风速和辐照度集中式修正方法。以区域内多个风电场和光伏电站的实测风速、辐照度数据为修正模型的学习目标,建立基于注意力神经网络的多点NWP集中修正模型,同时修正多个具有一定相关性的场站级NWP数据。结合某区域8个风电场和7个光伏电站的NWP数据和历史风速/辐照度数据,对所提方法进行验证,结果表明,相比于传统的单点NWP修正方法,所提方法能够有效提高NWP精度。 展开更多
关键词 风电场 光伏电站 时空相关性 数值天气预报(NWP) 功率预测 注意力神经网络
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风-光-抽蓄零碳电力系统多时间尺度协调调度模型 被引量:9
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作者 赵心怡 谢俊 +1 位作者 周翠玉 邢单玺 《电力工程技术》 北大核心 2023年第3期121-129,共9页
高比例新能源并网带来的波动性影响和新能源消纳水平不足已成为新型电力系统中亟须解决的问题。为此,基于风、光、负荷预测精度随时间尺度缩短而逐级提高的特点和抽蓄机组日内灵活调节特性,建立风-光-抽蓄零碳电力系统多时间尺度协调调... 高比例新能源并网带来的波动性影响和新能源消纳水平不足已成为新型电力系统中亟须解决的问题。为此,基于风、光、负荷预测精度随时间尺度缩短而逐级提高的特点和抽蓄机组日内灵活调节特性,建立风-光-抽蓄零碳电力系统多时间尺度协调调度模型。以运行成本最小为目标,建立日前24 h发电计划、日内1 h发电计划和实时15 min发电计划。通过多时间尺度的协调配合,保证风、光、抽蓄出力良好跟踪负荷,逐级修正发电计划。以含6台抽蓄机组的风-光-抽蓄零碳电力系统为例开展仿真分析,结果表明所提多时间尺度协调调度模型有利于减少系统弃风、弃光量,且系统消纳风光的能力与抽蓄电站装机容量有关。 展开更多
关键词 抽蓄电站 新能源消纳 风-光-抽蓄零碳电力系统 多时间尺度协调调度 预测精度 发电计划
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大型光伏并网电站功率预测系统设计 被引量:8
9
作者 陈国良 孙丽兵 王金玉 《电力与能源》 2014年第1期93-95,共3页
西部大型光伏电站运行中普遍遇到并网调度难的问题,通过光伏并网电站功率预测系统(PV-GPPS)可以极大地提高大型光伏电站并网的可调度性。阐述了大型并网光伏电站功率预测系统的研究设计方案,通过对光伏并网电站功率预测系统实现的基本... 西部大型光伏电站运行中普遍遇到并网调度难的问题,通过光伏并网电站功率预测系统(PV-GPPS)可以极大地提高大型光伏电站并网的可调度性。阐述了大型并网光伏电站功率预测系统的研究设计方案,通过对光伏并网电站功率预测系统实现的基本原理、数学模型进行分析,提出了考虑数值天气预测的基于SCADA、计算机信息技术的PV-GPPS的实现途径,对开发光伏并网电站功率预测系统具有一定指导意义和参考价值。 展开更多
关键词 光伏并网电站功率预测系统(pv-gpps) 光伏发电 计算机信息技术
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基于神经网络的光伏短期出力预测 被引量:2
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作者 燕林滋 《价值工程》 2023年第28期130-134,共5页
本文分析了光伏发电设备的输出功率与影响天气的因素之间的相关性,影响天气的因素包括辐照度、温度、湿度、天气类型和季节。其次,在此基础上,分析了小波神经网络的相关理论,完成了小波神经网络的预测模型设计,而后,提出了一种基于气象... 本文分析了光伏发电设备的输出功率与影响天气的因素之间的相关性,影响天气的因素包括辐照度、温度、湿度、天气类型和季节。其次,在此基础上,分析了小波神经网络的相关理论,完成了小波神经网络的预测模型设计,而后,提出了一种基于气象因素寻找相似日的方法,并基于光伏电站的历史气象信息创建了特征向量,并通过计算灰色关联度来确定预测日相似日的样本集。最后,将相似日算法和小波神经网络创建光伏电站的短期电力预测模型。预测结果表明,基于神经网络的预测模型在一定程度上有参考利用价值。 展开更多
关键词 光伏电站 功率预测 小波神经网络
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含光热电站接入的多源联合系统模型预测控制方法
11
作者 朱子琪 张维涛 +3 位作者 祁秋民 张文松 张舒凯 李鑫 《电源学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期137-145,共9页
光热电站具有良好的可调节特性,能够弥补常规机组调节能力不足,促进风电、光伏消纳。然而,光热电站的可调节能力受到太阳能直射辐射情况以及蓄热装置初始蓄热量的影响,增加了光热电站接入下多源联合系统协调优化难度。为此,提出了含光... 光热电站具有良好的可调节特性,能够弥补常规机组调节能力不足,促进风电、光伏消纳。然而,光热电站的可调节能力受到太阳能直射辐射情况以及蓄热装置初始蓄热量的影响,增加了光热电站接入下多源联合系统协调优化难度。为此,提出了含光热电站接入的多源联合系统模型预测控制方法。首先,建立了光热电站功率调节特性、能量储存运行特性的数学模型;在此基础上,基于多源联合机组组合滚动优化及反馈校正的模型预测控制MPC思路,提出了含光热电站接入的多源联合系统滚动优化模型及相应的优化方法,进而得到含光热电站接入的多源联合系统优化控制方案;最后,以某含光热电站接入的新能源送端电网为例进行仿真计算,仿真结果验证了所提方法在挖掘光热电站有功调节能力、促进风光电消纳方面的有效性。 展开更多
关键词 光热电站 风光电 多源联合 滚动优化 模型预测控制
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基于电价预测与极值研判的光储电站售电策略
12
作者 尹硕 路尧 +1 位作者 陈兴 张鹏 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第6期100-109,共10页
为了优化完全竞争市场中新能源光储电站的储能充放电与售电经济性决策,提出了一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络及日电价极值研判的电能存储与销售的优化策略.采用LSTM神经网络挖掘电价信息的隐含特征,对日内实... 为了优化完全竞争市场中新能源光储电站的储能充放电与售电经济性决策,提出了一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络及日电价极值研判的电能存储与销售的优化策略.采用LSTM神经网络挖掘电价信息的隐含特征,对日内实时电价进行滚动预测;构建电价系数指标,确立日电价极值时刻,并进行电价极值概率校验;采用动态规划算法将优化策略分解为初始状态到终值状态的多阶段优化决策,确立了售电优化策略.使用某竞争性电力市场数据进行了算例测试,结果表明,实施优化后的电站全年售电收益提升了17.4%.相比于4种典型传统模型,所提策略的售电收益分别提高了3.8%、11%、10.4%和7.0%. 展开更多
关键词 光储电站 电价预测 极值研判 售电策略
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基于时空图卷积神经网络的光伏发电功率超短期预测方法 被引量:9
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作者 李立刚 孙立群 +1 位作者 戴永寿 李林 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期152-157,173,共7页
为了解决传统光伏电站超短期功率预测方法不能同时准确提取发电功率的时间和空间特征的问题,提出一种基于时空图卷积神经网络的光伏发电功率超短期预测方法。针对同一区域内的多个光伏电站,首先对电站进行图建模,利用图卷积网络(GCN)与... 为了解决传统光伏电站超短期功率预测方法不能同时准确提取发电功率的时间和空间特征的问题,提出一种基于时空图卷积神经网络的光伏发电功率超短期预测方法。针对同一区域内的多个光伏电站,首先对电站进行图建模,利用图卷积网络(GCN)与门控线性单元(GLU)提取发电功率的时空特征。利用提取到的时空特征信息以及区域内光伏电站的历史发电功率数据训练预测模型,最终实现对多个光伏电站发电功率超短期预测。实验结果表明,该方法能够将超短期功率预测均方根误差减小至1.122%,对工作人员根据实际情况进行电网的调度管理具有重要意义。 展开更多
关键词 时空图卷积 光伏电站 功率预测
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影响并网光伏电站功率预测系统的因素 被引量:1
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作者 李田珍 韩宏伟 《自动化与仪器仪表》 2015年第9期222-223 226,共3页
随着并网光伏电站的大量建设,光功率预测系统的重要性日益突现出来;本文就影响光功率预测系统稳定运行的因素做了浅显分析,以便于并网光伏电站运维人员在日常运维工作中做参考。
关键词 并网光伏电站 功率预测 运行维护 影响因素 综合自动化 电网调度
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