基于云计算与机器学习的短期光伏发电功率预测研究

《基于云计算与机器学习的短期光伏发电功率预测研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、＾ｗｆ＾ｘ＾ｓｓ％ｍ蒙：ｓ（．，＇．ｉｆｎ华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于云计算和机器学习的短期光伏发电功率预测研宂》，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除己注明部分外不包含他人己发表或撰写过的研宂成果。对本文的研宄工作做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。０作者签名：务ｆ孤曰期：Ｐ／７年５月／曰华北电力大学硕士学位论文使用授权书《

2、基于云计算和机器学习的短期光伏发电功率预测研宄》系本人在华北电力大學攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研宄成果归华北。电力大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的。复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅本人授权华北电力大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。“”本学位论文属于（请在以上相应方框内打ｖ）：保密□，在年解密后适用本授权书不保密ｑ

3、／作者签名：曰期：Ｗ年３月Ｐ日７Ｉｊｋ？：导师签名：日期年３月知日国内图书分类号：TP399学校代码：10079国际图书分类号：004.02密级：公开硕士学位论文基于云计算与机器学习的短期光伏发电功率预测研究硕士研究生：郝振导师：王保义教授申请学位：工学硕士学科：计算机科学与技术专业：计算机软件与理论所在学院：控制与计算机工程学院答辩日期：2017年3月授予学位单位：华北电力大学ClassifiedIndex:TP399UDC:004.02ThesisfortheMasterDegreeResearchofsh

4、ort-termphotovoltaicpowerforecastingbasedoncloudcomputingandmachinelearningCandidate：HaoZhenSupervisor：Prof.BaoyiWangSchool：SchoolofControlandComputerEngineeringMarch,2017DateofDefence：Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity摘要摘要随着全球化地能源应用变革，可再

5、生能源在全球能源结构中的比例迅速增大。光伏发电作为一种高效、清洁能源，正成为可再生能源发电中的新增长点。近年来，全球光伏产业市场强劲增长，各国新增装机容量快速提高；但光伏发电功率受太阳辐照度、温度、湿度等气象因素影响较大，具有间歇性、波动性、周期性特点。大规模光伏接入会拉大电网峰谷差距，造成调峰困难，影响电能质量和电网的安全稳定运行。因此，结合历史数据与未来气象数据有效预测光伏输出功率，帮助调度人员合理的规划电网调度，管理运行，对于电力系统的安全稳定运行具有非常重要的意义。本文选择短期（一天）光伏发电功率预测为主要研究内容。由于

6、影响光伏发电的因素较为复杂，利用Pearson相关系数与Spearman秩相关系数对其进行分析，设计基于功率的相似日聚类方法。之后，为提高光伏发电功率预测的精度，针对所得到的各聚类簇，提出了一种基于自适应烟花算法(AdaptiveFireWorksAlgorithm，AFWA)优化径向基函数神经网络(RadialBaisFunctionNeuralNetwork，RBFNN)的预测模型，利用自适应烟花算法的种群协同搜索优势，优化网络参数进而实现更加精确地光伏出力预测。同时，光伏电站在长期运行后积累了大量的历史数据，随着电站的运行

7、，数据量也将越来越大，单机环境下使用大量历史数据计算耗时较长，影响电网的快速调度。本文搭建基于内存的Spark云计算平台，并对所提算法进行并行化改进实现。在Spark平台上运行算法，提高计算效率。在单机和多节点Spark云平台下分别与传统单一RBFNN及粒子群算法(PSO)优化RBFNN对比实验，验证所提算法提高了预测精度，且算法并行化后大大缩短了计算时间。关键词：光伏功率预测；云计算；Spark；烟花算法；RBFNNIABSTRACTAbstractWiththeapplicationofenergychangeinthewh

8、oleworld,theproportionofrenewableenergyintheenergyresourcestructureisincreasingrapidly.Photovoltaicpowergeneration,asanefficientand