基于改进灰狼算法和TCN-QRF的超短期光伏出力概率预测

作     者：朱涛 杨欢红 肖峰 李光 李广一 朱伟星 叶婧元 ZHU Tao;YANG Huanhong;XIAO Feng;LI Guang;LI Guangyi;ZHU Weixing;YE Jingyuan

作者机构：上海华电奉贤热电有限公司上海201499 上海电力大学上海200090 

出 版 物：《浙江电力》 (Zhejiang Electric Power)

年 卷 期：2024年第43卷第8期

页      面：85-93页

学科分类：08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家自然科学基金(52177100) 中国华电集团公司科技项目(CHDKJ23-02-233) 

主　　题：改进灰狼算法 概率预测 光伏出力 TCN-QRF 

摘      要：光伏发电在电力系统中占比不断提高,实现准确的光伏出力概率预测能够有效辅助电网调控运行。为了提高概率预测精度,提出了一种基于改进灰狼算法和TCN-QRF(时间卷积神经网络-分位数随机森林)的光伏出力概率预测方法。首先将完成预处理的光伏出力时间序列数据集转换为监督学习数据集;然后使用TCN提取光伏出力时序特征作为QRF的输入,构建TCN-QRF模型;最后,基于非线性收敛因子和高斯突变策略改进灰狼算法,使用改进灰狼算法完成TCN-QRF超参数的高效选择,实现了更精准的光伏出力概率预测。