长清网站建设,大连企业网站建站模板,九江建网站公司有哪些,新站优化#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 3 文献来源 4 Matlab代码、数据、文章讲解 1 概述
文献来源 摘 要提高光伏发电功率预测精度对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。本文提出一种经验模态分解 EMD、主成分分析PCA和长短期记忆神经网络LSTM相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的5种环境因素首先利用EMD将环境因素序列进行分解得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况降低环境因素序列的非平稳
性其次利用PCA提取特征序列的关键影响因子消除原始序列的相关性和冗余性降低模型输入的维度最终利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态时间建模实现对光伏发电功率的预测。采用山西省某电站的8个月实测数据进行验证实验结果表明该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。
关键词光伏发电主成分分析长短期记忆神经网络经验模态分解光伏功率预测 光伏功率的准确预测关乎电网的合理调度、安全运行和系统稳定1-6 。随着电厂规模的不断扩增电厂的数据量也呈爆炸式的增长传统的神经网络光伏功率预测模型7-10一方面受电厂来源数据的制约忽略了部分环境因素对光伏功率的影响11 缺乏对多元环境序列信息的有效利用另一方面由于光伏功率与多元环境序列信息呈非线性变化随着网络输入变量的增多会导致模型收敛速度减慢12-14 并出现过拟合问题同时因欠缺对光伏功率随时间变化这 一特性的考量15 限制了预测精度的提升。因此要提高光伏功率预测模型的准确性不仅要充分利用影响光伏功率的关键环境因素也要进一步挖掘光伏功率预测与关键环境因素随时间变化的本质特征。长短期记忆16 long short term memoryLSTM网络模型是深度神经网络的一种形式适合处理和预测时间序列中间隔和延迟较长的问题并在工业领域有广泛应用。文献17利用长短期记忆模型和时间序列建模在风电功率预测方面进行了研究和探索但是
将 LSTM 应用于光伏发电功率预测领域的相关研究相对较少18-19 。因此本文以 LSTM 网络为核心构建光伏功率预测模型。
本文在充分考虑制约光伏发电功率的 5 个主要环境因素即太阳辐照度、组件温度、空气温度、相对湿度和大气压力的前提下针对光伏发电功率具有不稳定性和明显的间歇波 动的特点提出一种基于 EMD-PCA-LSTM 的光伏输出功率预测模型。利用经验模态分解20 empirical mode decompositionEMD方法首先将 5 种环境序列进行分解得到不同时间尺度下的本征模态分量和剩余分量通过将环境序列分解为各种不同的特征波动序列和细节性从而将原始环境信号中存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来产生一系列具有不同特征尺度的数据序列增加特征的多样性。然后利用主成分分析方法21 principal component analysisPCA筛选出影响光伏输出功率的关键因子降低模型输入参数的维度消除由 EMD分解得到的不同波动序列的冗余性和相关性。最后通过 LSTM 神经网络完成对多变量时间序列和光伏功率序列之间的动态时间建模构建预测模型最终实现对光伏输出功率的预测。与传统的 BP 神经网络22 、机器学习算法 XGboost 模型23 以及单一的 LSTM 模型、EMD-LSTM模型进行对比分析结果表明本文提出的模型预测精度更高 2 运行结果
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【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型Matlab代码实现3 文献来源 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]张雲钦,程起泽,蒋文杰,刘晓峰,沈亮,陈泽华.基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型[J].太阳能学报,2021,42(09):62-69.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2019-0817.
4 Matlab代码、数据、文章讲解
