本文關(guān)鍵詞：基于EMD和ABC-SVM的光伏并網(wǎng)系統(tǒng)輸出功率預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：針對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率具有非平穩(wěn)性和隨機(jī)性的特點(diǎn),提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和人工蜂群算法(ABC)優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)的光伏并網(wǎng)系統(tǒng)輸出功率預(yù)測(cè)模型。首先根據(jù)預(yù)測(cè)日的天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),構(gòu)建相似日的15 min輸出功率時(shí)間序列。然后,將輸出功率時(shí)間序列進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,得到不同尺度下的固有模態(tài)分量IMFn和趨勢(shì)分量Res,針對(duì)每個(gè)IMF分量和趨勢(shì)分量分別建立相應(yīng)的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型,并對(duì)SVM模型參數(shù)進(jìn)行人工蜂群算法尋優(yōu)預(yù)處理。最后,將每個(gè)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行合成重構(gòu),得到光伏并網(wǎng)系統(tǒng)輸出功率的預(yù)測(cè)值。通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)測(cè)試表明:基于EMD和ABC-SVM的功率預(yù)測(cè)模型同單一SVM預(yù)測(cè)模型及未經(jīng)優(yōu)化的EMD-SVM預(yù)測(cè)模型相比,具有更快的運(yùn)算速度和更高的預(yù)測(cè)精度。
【作者單位】： 安陽(yáng)師范學(xué)院物理與電氣工程學(xué)院;天津科技大學(xué)電子信息與自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 光伏并網(wǎng)系統(tǒng) 輸出功率預(yù)測(cè) 模型參數(shù)優(yōu)化 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 人工蜂群算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(U1204515)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM615
【正文快照】： 0引言隨著并網(wǎng)光伏系統(tǒng)規(guī)模的日漸增加,光伏系統(tǒng)具有的間歇性和不確定性等特征對(duì)公共電網(wǎng)所產(chǎn)生的不利影響逐漸顯現(xiàn)[1-2]。如果能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)光伏系統(tǒng)的發(fā)電功率變化情況,就能夠?qū)崿F(xiàn)電網(wǎng)的合理調(diào)度和電力負(fù)荷的平衡配置,從而保障公共電網(wǎng)系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。目前,對(duì)于光伏系

【參考文獻(xiàn)】

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3 崔U，

本文編號(hào)：816931