【摘 要】
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光伏发电因其具有保护环境、可再生的优势得到市场的认可,并被国家大力推广,因此得到快速的发展。在实践中,光伏发电系统输出的功率与当时的天气状况、设备运行状况等息息相关,并且随着时间和天气状况变化而出现波动性。随着大规模的光伏发电接入电网,电力系统的安全运行受到极大挑战。因此,实现对光伏发电功率的精准预测对优化机组启停计划,保障电网安全稳定运行具有重要意义。本文提出一种基于Elman神经网络、粗糙集属
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光伏发电因其具有保护环境、可再生的优势得到市场的认可,并被国家大力推广,因此得到快速的发展。在实践中,光伏发电系统输出的功率与当时的天气状况、设备运行状况等息息相关,并且随着时间和天气状况变化而出现波动性。随着大规模的光伏发电接入电网,电力系统的安全运行受到极大挑战。因此,实现对光伏发电功率的精准预测对优化机组启停计划,保障电网安全稳定运行具有重要意义。本文提出一种基于Elman神经网络、粗糙集属性约简和模糊C均值聚类的分时段预测的光伏发电功率预测混合模型。首先针对原始数据序列中存在异常值的问题,本文提出一种将hampel滤波剔除极值异常值和阈值比较法补全缺测数据的异常值处理方法,先利用hampel滤波对存在功率数据的样本进行极值异常值处理,再采用阈值比较法补全缺失的指标数据,以得到数据完整、准确、合理的样本数据集,降低异常值对模型参数估计的影响;其次针对模型输入参数选取的问题,分析不同时段功率的变化特征,提出时间指数,代替天气类型指数,避免天气类型划分不清晰带来错误指标,消除天气类划分不准确对预测精度的影响;同时,针对原始数据中影响因子序列干扰多的问题,利用粗糙集属性约简理论提取数据集的关键影响指标,消除原始数据中的冗余指标和数据,降低模型输入的维度;最后利用模糊C均值聚类对数据按照相似时段划分,使相似发电功率特征的时间段的数据划分为一类,用Elman神经网络进行分类建模,实现对光伏发电功率的短期预测。算例部分使用澳大利亚艾利斯斯普林斯太阳能知识产权中心第5号光伏发电站2019年到2020年的历史数据集,仿真结果表明,与传统按天气分类的预测模型相比,本文所提出的预测方法,在晴空天气状态下比按天气分类预测的模型准确率明显提升,在非晴天状态下比传统按天气分类预测的模型准确率略有优势,总体来说,本文所提模型具有预测精度高、稳定性好等优点。
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