检索结果-南通市图书馆

作者：林谷青福建工程学院

学位级别：硕士

为了应对环境污染带来的气候变化,各国纷纷加强环保政策,推广清洁能源,减少对化石燃料的依赖。因此,当代电力能源的主要任务是推广可再生能源,如太阳能、风能、水能等。近年来,我国光伏电站发展规模持续快速增长,在电网中的发电量占比... 详细信息

为了应对环境污染带来的气候变化,各国纷纷加强环保政策,推广清洁能源,减少对化石燃料的依赖。因此,当代电力能源的主要任务是推广可再生能源,如太阳能、风能、水能等。近年来,我国光伏电站发展规模持续快速增长,在电网中的发电量占比日益提高,目前太阳能装机容量居世界第一。光伏电站实际出力情形中,光伏数据时间序列受天气因素随机特性影响,容易出现功率曲线波动性强、不同天气类型功率出力差别大、光伏时序包含噪声多且冗余性强等问题。基于上述问题,为了提高电力系统的可靠性和稳定性。本文通过分析光伏电池的基本结构和发电输出理论,详细介绍了光伏发电系统相关基本原理;并对光伏发电功率预测影响因素进行深入分析,阐述了光伏功率数据挖掘相关方法的适用场景与基本原理。同时,由于光伏输出功率和众多气象因素相关,按照天气类型分类建模的传统预测方法难以保证精确的预测结果。为改善模型的预测性能和缩短模型训练时间,本文针对确定性预测和区间预测提出两种基于数据挖掘与深度学习的短期光伏功率预测模型。模型一提出基于相似日和改进蝙蝠算法优化深度置信网络(AMBOA-DBN)相结合的预测方法,首先将光伏历史数据划分为三种主要天气类型,根据光伏发电的强相关环境因素筛选出与待预测日相似度高的历史数据日粗集样本,形成光伏预测模型训练集。由于相似日输出功率序列更接近预测日,所以令相似日数据为训练样本使得预测模型准确性得到提升。接着将自适应权重引入蝙蝠算法,利用AMBOA算法对DBN网络的初始权值进行寻优,改善DBN网络初始权值随机性大、易陷入局部最优或收敛时间过长等问题;最后基于AMBOA-DBN结合相似日原理建立短期光伏功率确定性预测模型,并将此模型与其他预测模型进行对比,验证该模型预测效果的准确性。模型二提出一种基于改进集成经验模态分解和拟仿射算法优化双向长短期记忆神经网络(MEEMD-QUATRE-BILSTM)的光伏出力区间预测模型。首先,通过主成分分析法(PCA)对时间序列进行降维处理,再利用K均值聚类(K-means)将降维数据分成三种类型气象数据;接着采用MEEMD对每类光伏出力序列进行分解,将其输入QUATRE-BILSTM光伏功率确定性预测模型;最后,针对光伏功率确定性预测误差分布特征,选取非参数核密度估计(KDE)作为拟合误差的概率密度分布函数并进行置信区间求解,得到光伏出力区间预测模型。将此模型结合实地光伏电站数据进行验证分析,检验该模型预测性能的有效性。

关键词：光伏预测数据挖掘深度学习改进集成经验模态分解双向长短期记忆网络

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基于MEEMD-FN-LSTM的冷热电联供系统负荷预测

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电工技术 2021年第16期 59-63页

作者：常雨芳李金榜段群龙陈润吴锋黄文聪湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068

针对当前冷热电联供(Combined Cooling, Heating and Power, CCHP)系统优化调度研究缺少冷热电负荷预测的问题,提出了基于改进集成经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD)、模糊熵(Fuzzy Entropy, FN)和长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory, LSTM)的CCHP系统负荷预测方法。使用MEEMD算法将原始数据分解为若干IMF分量,计算IMF分量的模糊熵并将模糊熵相近的分量相加,使用LSTM对相加后新的分量进行预测,最后将分量预测结果重构得到最终预测值。通过仿真并对比分析其他方法的负荷预测精度,证明所提预测方法具有良好的预测效果。

关键词：冷热电联供负荷预测改进集成经验模态分解长短期记忆神经网络模糊熵

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