基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)光伏超短期出力預(yù)測(cè)模型
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更多相關(guān)文章: 自適應(yīng)預(yù)測(cè) 自回歸和滑動(dòng)平均模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波分析 超短期光伏出力預(yù)測(cè)
【摘要】:由于當(dāng)前國內(nèi)對(duì)太陽輻射強(qiáng)度和云量信息的預(yù)報(bào)能力較低,氣象數(shù)據(jù)的引入對(duì)光伏直接預(yù)測(cè)法的預(yù)測(cè)精度提高有限。為解決此問題,基于歷史出力數(shù)據(jù)自身特征的挖掘來提高預(yù)測(cè)精度,提出一種具有自適應(yīng)能力的光伏超短期出力預(yù)測(cè)模型。該模型首先利用已有歷史出力數(shù)據(jù)的小波分析和特征分析結(jié)果訓(xùn)練支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)分類器,通過已建立的SVM分類器利用前30 min的光伏出力數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)之后15 min的出力曲線類型,最后結(jié)合曲線類型從自回歸與滑動(dòng)平均模型(auto-regressive and moving average model,ARMA)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(artificial neural network mode,ANN)中選取出合適的方法對(duì)光伏出力進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)ARMA、ANN和自適應(yīng)模型進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:所提的自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型在均方根誤差(root mean square error,RMSE)、平均絕對(duì)百分比誤差(mean absolute percentage error,MAPE)和希爾不等系數(shù)(Theil inequality coefficient,TIC)上性能最好。
【作者單位】: 北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 自適應(yīng)預(yù)測(cè) 自回歸和滑動(dòng)平均模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波分析 超短期光伏出力預(yù)測(cè)
【基金】:北京郵電大學(xué)青年科研創(chuàng)新計(jì)劃專項(xiàng)(2013RC100)
【分類號(hào)】:TM615
【正文快照】: 果表明:所提的自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型在均方根誤差(root meansquare error,RMSE)、平均絕對(duì)百分比誤差(mean absolutepercentage error,MAPE)和希爾不等系數(shù)(Theil inequalitycoefficient,TIC)上性能最好。0引言光伏發(fā)電作為一種重要的綠色能源,近年來在國內(nèi)外得到了快速的發(fā)展。但是
【參考文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):530960
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