化石能源一直在人類社會進(jìn)程中扮演著非常重要的角色,但是由于其自身的不可再生性以及對環(huán)境造成的污染漸漸無法滿足人類的需求。相比之下,太陽能具有獲得便利、取之不盡、清潔無污染等特性,已經(jīng)成為現(xiàn)今人類廣泛利用的能源之一。光伏發(fā)電方式正在世界范圍內(nèi)迅速擴(kuò)大,并且已經(jīng)在發(fā)達(dá)國家發(fā)電方式中占據(jù)一定比例。中國近些年也在大力發(fā)展光伏發(fā)電項目,有關(guān)光伏發(fā)展及污染防治的政策陸續(xù)提出,從各方面強(qiáng)調(diào)了光伏發(fā)電的重要性。但是由于光伏發(fā)電功率受天氣等各因素影響較大,功率輸出不夠穩(wěn)定,為了保證光伏電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行,使電量調(diào)度較易進(jìn)行,準(zhǔn)確預(yù)測光伏發(fā)電功率勢在必行。本文提出了一種基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)與變權(quán)組合預(yù)測的光伏發(fā)電功率預(yù)測方法,預(yù)測期間將EEMD與變權(quán)組合預(yù)測模型相結(jié)合,提高模型預(yù)測精度。首先運用EEMD對光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分解,并將分解出的序列分量按一定規(guī)律組合成低頻、中頻和高頻三部分,同時采用決策樹、支持向量機(jī)與集成學(xué)習(xí)三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為基本預(yù)測方法組成變權(quán)組合預(yù)測模型,發(fā)揮各算法的優(yōu)點并彌補(bǔ)其不足。對低頻、中頻和高頻三部分序列分別運用變權(quán)組合預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測,三部分預(yù)測結(jié)果相加即得最終預(yù)測結(jié)果。在預(yù)測過程中對組合預(yù)測方法權(quán)重的設(shè)計進(jìn)行了研究,提出了調(diào)和平均數(shù)法與二次規(guī)劃法兩種方法,并探討哪種能取得更好的效果。實例研究和模型對比結(jié)果表明,在光伏發(fā)電預(yù)測中,通過EEMD分解后各部分分別預(yù)測并相加所得預(yù)測結(jié)果優(yōu)于直接預(yù)測,而將單一預(yù)測模型變?yōu)樽儥?quán)組合預(yù)測模型,在確定最優(yōu)權(quán)重后預(yù)測精度進(jìn)一步提高。在成功驗證本論文方法有效后,從季節(jié)因素、變量篩選和相似樣本聚類三方面對模型進(jìn)行了優(yōu)化,對光伏發(fā)電的特點進(jìn)行研究并進(jìn)一步提高了光伏預(yù)測精度。最后對光伏預(yù)測如何在并網(wǎng)光伏發(fā)電中進(jìn)行實際運用進(jìn)行了研究并給出了相關(guān)建議。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F224;F426.61
【部分圖文】：

，臺上有多個分屬于兩類的不同的點，感知機(jī)就是嘗試找到一條直線將分割開來。在三維或多維空間里，主要是嘗試找到一個超平面將不同隔開。如果并不能找到這樣一條直線的話，說明數(shù)據(jù)類別是線性不可分模型不適合做此數(shù)據(jù)的分類使用感知機(jī)一個最大的前提，就是數(shù)據(jù)是。這一條件嚴(yán)重限制了感知機(jī)的使用場景。下一步則是進(jìn)行思考，在的可以分類的超平面的情況下，如何選到最好的，或者是泛化能力最題。在分類過程中，遠(yuǎn)離超平面的點是很容易被成功分類的，而離超點就比較麻煩，在分類過程中較易被分錯。建立模型時，在己找到超進(jìn)行略微修正，使離超平面較近的點盡量遠(yuǎn)離，這樣這些點就相對來正確分類，支持向量機(jī)就是基于這種思想被創(chuàng)建出來的。??下圖所示，將超平面設(shè)置為ｗ＇ｘ?＋?６?＝?０，假如能夠做到所有的點成功類，同時也能和其保持相對較遠(yuǎn)的距離，這樣的超平面是優(yōu)于以往感面的。較易可知，這樣的超平面只有一個。在支持向量機(jī)中，和己找持一定距離的這兩個超平面對應(yīng)的向量被稱為支持向量，如圖２－１虛

華北電力大學(xué)碩上學(xué)位論文??新，使得Ｍ（ｉ＋１）更關(guān)注被Ｍ（ｉ）分類錯誤的訓(xùn)練元組。最終提升整體集合的分類??準(zhǔn)確率，集成規(guī)則是加權(quán)投票，每個分類器投票的權(quán)重是其準(zhǔn)確率的函數(shù)。假設(shè)??數(shù)據(jù)集Ｄ，共有ｄ類。Ｙ，是Ｘ，的類標(biāo)號，假設(shè)需要生成ｋ的??分類器。其步驟為：首先對每個訓(xùn)練元組賦予相等的權(quán)重１／ｄ。然后賦予ｉ＝ｌ：ｋ，??從Ｄ中進(jìn)行有放回的抽樣，組成大小為ｄ的訓(xùn)練集Ｄ，，同一個元組可以被多次??選擇，而每個元組被選中的幾率由權(quán)重決定。利用Ｄ，訓(xùn)練得到分類器Ｍ，，然后??使用Ｄ，作為測試集計算的誤差。然后根據(jù)誤差調(diào)整權(quán)重。當(dāng)元組沒有被正確??分類時，則權(quán)重增加；反之權(quán)重減少。然后利用新的權(quán)重為下一輪訓(xùn)練分類器產(chǎn)??生訓(xùn)練樣本。使其更“關(guān)注”上一輪中錯分的元組。最后進(jìn)行加權(quán)投票集成。??ｂｏｏｓｔｉｎｇ的算法原理可以用一張圖做？個概括如卜：??

＾?＾?＊?ｗ３〇＋ｙｉｈ?＊?＾＾ｔ＋ｙ＾ｃ?＊?ｗ３Ｃ?（３－４）??得出最終預(yù)測結(jié)果，具體流程圖如圖３－１所示。??ｚｉ￣ｘ，?／?ｒ?＾?ｊ??１?Ｉ??決策樹?支＿￣量機(jī)?｜?Ｅｎｓｅｍｂｌｅ??模型ａ?＾?模型ｂ?；?模型ｃ???Ａ??＾?調(diào)和｜??！廠?／?模型ｂ?—７與ｙ２相減、廠?／平均致ｗ?￣７?１??！?／?Ｘ２?卜、?７?＾?／??７?ｅｂ?ｗ２ｂ?／?；??規(guī)劃法Ｉ?＞???一；ｎ?ｅｃ；７／Ｊ??決策樹、Ｅｎｓｅｍｂｌｅ、隨機(jī)森林、ＳＶＭ等??ｉ／＾＾ｎ?ｒＶ＾Ｖ！??；Ｉ??１?Ｉ?］?ｉ??！?／?／丨模型ｃ?；?／?ｉ＼??：／?ｙ３－?Ａ?＾?ｗ３ｃ?ｙ！??１?ｉ?ｉ??丨—廠一?一一丨?丨??ｒ—??工??／?—?ｙ?＿／??圖３－１變權(quán)組合預(yù)測建模流程圖??３．２?ＥＥＭＤ及變權(quán)組合預(yù)測模型建立??運用ＥＥＭＤ算法可以對光伏發(fā)電功率波形進(jìn)行分解，根據(jù)波形長短可以分??解成若干ＩＭＦ分量以及剩余分量，將其按一定規(guī)律進(jìn)行組合，得到高頻序列Ｈｙ、??中頻序列Ｍｙ和低頻序列Ｌｙ，之后分別對Ａ頻序列Ｈｙ、中頻序列Ｍｙ和低頻序??列Ｌｙ采用“決策樹＋支持向量機(jī)＋Ｂ〇〇Ｓｔｉｎｇ”組合預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測，其中權(quán)重??選取分別采用調(diào)和平均數(shù)法和二次規(guī)劃法，敁后三個預(yù)測結(jié)果相加即得最終預(yù)測??結(jié)果。ＥＥＭＤ及變權(quán)組合預(yù)測模型思路圖如圖３－２所示：??２６??
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本文編號：2889950