在混沌理論中,現(xiàn)有嵌入維數(shù)計(jì)算方法往往難以獲得時(shí)間序列的最佳嵌入維數(shù),不同計(jì)算方法獲得的嵌入維數(shù)稍有不同,相應(yīng)光伏出力的預(yù)測(cè)結(jié)果也就不同。為減小嵌入維數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,在分析光伏出力時(shí)間序列非線性動(dòng)力學(xué)特性的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種基于多嵌入維數(shù)的Volterra組合預(yù)測(cè)模型。組合模型采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各嵌入維數(shù)下的Volterra單一模型進(jìn)行組合,單一預(yù)測(cè)模型均采用性能表現(xiàn)最好的2階Volterra濾波器。仿真結(jié)果驗(yàn)證了組合模型的可行性和有效性。 

【文章來源】：電工電能新技術(shù). 2020,39(10)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 光伏出力時(shí)間序列混沌特性分析
    2.1 互信息法確定延遲時(shí)間
    2.2 Cao氏法確定嵌入維數(shù)
    2.3 光伏出力時(shí)間序列混沌特性識(shí)別
3 預(yù)測(cè)模型的建立
    3.1 基于Volterra的單一預(yù)測(cè)模型
    3.2 基于多嵌入維數(shù)的組合預(yù)測(cè)模型
4 光伏出力預(yù)測(cè)算例
    4.1 單一預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果分析
    4.2 組合預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種適應(yīng)于兩級(jí)直流配電系統(tǒng)的光伏直流變換器及控制策略研究[J]. 郝利東,潘尚智,蔣建波,宮金武,羅海云,康鵬舉,王文萃.  電工電能新技術(shù). 2019(08)
[2]基于混沌-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率超短期預(yù)測(cè)模型[J]. 王育飛,付玉超,孫路,薛花.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(04)
[3]基于Copula理論的風(fēng)/光出力預(yù)測(cè)誤差分析方法的研究[J]. 鐘嘉慶,李茂林,江靜,張曉輝.  電工電能新技術(shù). 2017(06)
[4]基于螢火蟲算法?廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率組合預(yù)測(cè)[J]. 王昕,黃柯,鄭益慧,李立學(xué),邵鳳鵬,賈立凱,徐清山.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(02)
[5]基于灰色系統(tǒng)校正-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏功率預(yù)測(cè)[J]. 丁明,劉志,畢銳,朱衛(wèi)平.  電網(wǎng)技術(shù). 2015(09)
[6]短期風(fēng)速時(shí)間序列混沌特性分析及預(yù)測(cè)[J]. 田中大,李樹江,王艷紅,高憲文.  物理學(xué)報(bào). 2015(03)
[7]基于相空間重構(gòu)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列發(fā)電量預(yù)測(cè)[J]. 羅毅,千雨樂.  太陽能學(xué)報(bào). 2014(06)
[8]基于多維時(shí)間序列局部支持向量回歸的微網(wǎng)光伏發(fā)電預(yù)測(cè)[J]. 黃磊,舒杰,姜桂秀,張繼元.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2014(05)
[9]基于EEMD-SVM方法的光伏電站短期出力預(yù)測(cè)[J]. 茆美琴,龔文劍,張榴晨,曹雨,徐海波.  中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2013(34)
[10]交通流量序列混沌特性分析及DFPSOVF預(yù)測(cè)模型[J]. 張玉梅,吳曉軍,白樹林.  物理學(xué)報(bào). 2013(19)



本文編號(hào)：3171738