资源描述：
《基于遗传算法模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型》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、第３９卷第１６期２０１５年８月２５日Vol．３９No．１６Aug．２５,２０１５DOI:１０．７５００/AEPS２０１４０９０３００４基于遗传算法—模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型叶林１,陈政２,赵永宁１,朱倩雯１(１．中国农业大学信息与电气工程学院,北京市１０００８３;２．国网湖北省电力公司孝感供电公司,湖北省孝感市４３２０００)摘要:针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击.选择与待预测日天气类型相同
2、、日期相近、温度欧氏距离最小的历史日作为相似日,把与光伏发电功率相关性大的太阳辐射强度和温度作为模型输入变量,提出K均值聚类和遗传算法的参数优化方法,建立基于GA—模糊RBF神经网络的最终预测模型.在光伏功率预测的基础上,提出一种平滑控制策略,对光伏并网功率进行有效调节,从而达到平滑光伏功率波动的目的.实例证明,所述预测模型具有较高精度,并验证了平滑功率波动控制策略的有效性.关键词:功率预测;遗传算法;模糊径向基神经网络;平滑功率波动０引言入量,采用自组织特征映射对天气类型聚类识别,分季节建立基于BP(backpropagation)神经网络的
3、无由于受太阳辐射强度、光伏组件温度、天气和一辐照度短期功率预测模型,其算法容易陷入局部最些随机因素的影响,光伏发电系统的运行过程是一小问题.文献[６]以气象环境变化趋势高度相似为个非平衡的随机过程,其发电量和输出功率随机性依据,结合气象历史数据,将太阳辐射作为输入,建强、波动大、不易控制,这在天气突变时表现得尤为立线性回归算法的功率预测模型,该方法简单易行,突出.随着越来越多的兆瓦级光伏发电系统接入电但只考虑光照强度对光伏发电功率预测的影响,预网运行,对电网的稳定和调度管理带来诸多问测精度不高.文献[８]应用光伏阵列模型的太阳能[１Ｇ３]题.因
4、此,有必要对光伏发电系统的出力进行准辐射—输出功率特性,通过马尔可夫链直接预测光确预测,进而采取相应的技术措施平滑光伏发电功伏系统的输出功率,但该方法只在天气不变或变化率波动,提高电力系统的安全性和稳定性.不大的情况下有较好预测,泛化能力不强.文献[９]光伏发电功率预测是指采用数值天气预报或数根据天气预报得到待预测日的天气类型和气象特学统计的方法来预测未来某段时间内的光伏发电系征,选择与预测日相似的历史日的光伏出力作为最统输出功率值.类似于风电功率预测,根据预测物小二乘支持向量机训练数据集,以相似日待测点及理量的不同,光伏发电功率预测方法可分为
5、间接预[４]其前后两时段的光伏发电出力和待预测日温度为输测和直接预测两类.间接预测方法首先对太阳辐入量,对光伏电站次日２４h输出功率进行预测.文射进行预测,然后根据光伏发电系统出力模型得到献[１０]将直接方法和间接方法结合,建立基于灰色输出功率值.文献[５]提出一种改进的欧洲中尺度神经网络组合模型的方法,较单一灰色模型和神经天气预报中心太阳辐射预测模型,得到具体预报时网络模型更准确,但该方法只对晴天进行预测,非晴间间隔的辐射区域值,该方法依赖于详细准确的公天天气效果未知.此外,国内外学者在储能方面也共天气预报信息.直接预测方法以统计方法居多,[
6、３][６Ｇ７][８]有大量研究.文献[１１]重点分析了电池储能系统如神经网络、多元线性回归、马尔可夫链、支[９](BESS)在新能源发电中的构建方案以及应用现状,持向量机等.并提出了BESS构建运行存在的问题.文献[１２]分文献[１]以气温、湿度代替太阳辐射强度作为输析了不同储能方式的特点,推荐采用蓄电池作为光伏系统中的能源存储设备.文献[１３]给出了基本平收稿日期:２０１４Ｇ０９Ｇ０３;修回日期:２０１５Ｇ０２Ｇ１１.滑控制模型,光伏输出功率经过一阶低通滤波器得高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(２０１１０００８１１００４２);国家自然科
7、学基金资助项目到光伏电站的目标输出,经BESS充放电控制得到(５１４７７１７４).最终组合输出.１６叶林,等基于遗传算法Ｇ模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型本文提取和光伏发电功率相关性较大的太阳辐气类型等随机因素的影响,太阳辐射强度具有准周射强度和温度为输入变量,确定相似日和训练样本期性和不确定性.图１为美国俄勒冈州的Ashland的选择方法,建立遗传算法(GA)—模糊径向基光伏电站在不同天气类型下的太阳辐射强度曲线.(RBF)神经网络的光伏功率预测模型(简称GA—模在晴天条件下,太阳辐射强度规律明显,相似度很糊RBF神经网络预测模型),
8、验证了模型准确性.高;在非晴天条件下,太阳辐射强度受云层影响没有最后,将功率预测值应用到蓄电池储能功率调节系规律,相似度较低.因此,为了提高光伏发电功
