太陽能光伏發(fā)電技術(shù)因其零污染、安全可靠和無噪聲等優(yōu)勢(shì)已成為可再生能源技術(shù)領(lǐng)域的重點(diǎn)研究對(duì)象。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率的方法已被廣泛應(yīng)用。然而,由于存在參數(shù)設(shè)置繁瑣、預(yù)測(cè)性能不穩(wěn)定等缺陷,基于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型無法適用于不同的預(yù)測(cè)場(chǎng)合。為此,基于極限學(xué)習(xí)機(jī)、長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和輔助優(yōu)化算法,本文設(shè)計(jì)了兩種光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型,具體內(nèi)容如下:為保證預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的日前光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方案。在該預(yù)測(cè)方案中,為了提高訓(xùn)練樣本的質(zhì)量并減少訓(xùn)練模型所消耗的時(shí)間,設(shè)計(jì)了一種相似日分析方法。此外,利用遺傳算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的初始權(quán)值和閾值來提高該預(yù)測(cè)方案的性能。通過使用澳大利亞愛麗絲泉真實(shí)數(shù)據(jù)集對(duì)該方案在四個(gè)季節(jié)下預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行了分析,結(jié)果表明真實(shí)值與對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)值之間具有良好的一致性。通過與其他預(yù)測(cè)方案的對(duì)比分析,進(jìn)一步驗(yàn)證了該預(yù)測(cè)方案的精確性和穩(wěn)定性。考慮到噪聲數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸�、正弦余弦算法和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了一種光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型。借助基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾娜ピ敕椒▽?duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,避免了噪聲數(shù)...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容與章節(jié)安排
第2章 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)算法基礎(chǔ)
    2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.2 長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)
        2.1.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)
    2.3 支持向量回歸
    2.4 智能優(yōu)化算法
        2.4.1 遺傳算法
        2.4.2 正弦余弦算法
    2.5 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?br>    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于相似日分析方法和極限學(xué)習(xí)機(jī)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型
    3.1 相似日分析
    3.2 預(yù)測(cè)方案描述
    3.3 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案分析
    3.4 實(shí)例分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)測(cè)框架說明
        3.4.2 季節(jié)性分析
        3.4.3 對(duì)比分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于正弦余弦算法和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型
    4.1 數(shù)據(jù)去噪處理
    4.2 長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
    4.3 預(yù)測(cè)方案描述
    4.4 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案分析
    4.5 實(shí)例分析
        4.5.1 數(shù)據(jù)來源與分析
        4.5.2 參數(shù)設(shè)置分析
        4.5.3 季節(jié)性分析
        4.5.4 對(duì)比分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3918863