【摘 要】
：
短期分布式光伏发电功率预测对配电网调度计划的安排及优化具有重要意义。人工智能技术的进步为精细化分析光伏发电功率预测结果的影响因素以及提高光伏发电功率的预测精度提
【机 构】
：
国网河北省电力有限公司,北京清软创新科技股份有限公司,新能源电力系统国家重点实验室华北电力大学
【基金项目】
：
国家自然科学基金(51507061),国家重点研发计划项目(2017YFB0903100)
论文部分内容阅读
短期分布式光伏发电功率预测对配电网调度计划的安排及优化具有重要意义。人工智能技术的进步为精细化分析光伏发电功率预测结果的影响因素以及提高光伏发电功率的预测精度提供了有效途径。文章提出一种基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法。首先,基于随机森林中的增益情况,对影响分布式光伏发电系统的各项特征参数进行筛选;然后,通过自适应神经模糊推理算法对输入数据进行训练,并使用粒子群算法对ANFIS模型进行优化;接着,建立基于离线训练和在线预测的ANFIS-PSO分布式光伏发电功率预测模型;最后,利
其他文献
针对电能质量评价过程中主观因素影响过高的问题,提出了一种基于有序加权平均算子的电能质量综合评价算法。基于耦合主观赋权与客观赋权算法,从时间域和评价指标这两个维度出
针对单相并网光伏发电系统不确定性扰动难以准确估计和抑制的问题,提出一种基于不确定性估计器和扩张状态观测器的新型控制策略,在抑制未知扰动的同时提高光伏发电系统的电能
漂浮式光伏电站通常为漂浮于开阔水面上的矩形方阵。为了保证漂浮式光伏电站的安全性,提高其发电效率,文章对其锚泊问题进行了研究。文章以170 m×170 m漂浮方阵为研究对
文章提出了差分进化入侵杂草算法(DEIWO),对含分布式电源配电网重构模型及分布式电源(DG)接入位置和容量进行综合优化。利用柯西分布对入侵杂草算法进行空间扩散,在计算初始
受电网电压畸变等问题的影响,单相光伏并网逆变器输出电流中存在大量谐波,严重降低了该逆变器输出电能的质量。针对上述问题,提出一种基于扰动补偿器与矢量比例积分控制器的
针对风力发电系统与电池储能系统联合供电的微网孤网运行时,由于风电的不确定性与负荷的波动性导致的微网功率平衡困难问题,以及各个子系统在实时状态数据交互过程中存在的时
风电机组可能受上游多台机组尾流共同影响,工程中一般应用叠加模型来模拟这种尾流叠加效应。尾流区与周围大气的能量掺混导致了尾流恢复,目前常用的尾流叠加模型无法体现这个
可调节负荷辨识方法能够区别可再生能源并网的电力系统中各类具有调节特性的负荷。文章对各类典型可调节负荷特征进行了深入分析,提取可调节负荷的最大可调节速率、调节深度
文章考虑机组转轴摩擦损耗和发电机本体的电损耗,从减小发电功率损耗、提高整机风电转换效率出发,设计了一种基于MPPT原理下的最大电功率点跟踪(MEPT)控制策略,该策略在考虑
蓄热水箱能够存储和调配能量。将蓄热水箱应用到太阳能热水系统中,可以弥补太阳能的不稳定性和不连续性,有效地提高太阳能热水系统的热利用率。文章基于小型太阳能热水系统,