基于小波分析和集成学习的光伏输出功率短期预测.pdf

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1、第28卷第4期电力系统及其自动化学报V0l_28No．42016年4月ProceedingsoftheCSU-EPSAApr．2016基于小波分析和集成学习的光伏输出功率短期预测孙永辉，范磊，卫志农，李慧杰2，KwokWCheung3，孙国强(1．河海大学能源与电气学院，南京210098；2．阿尔斯通电网技术中心有限公司，上海201114；3．ALSTOMGridlnc．，Redmond，Washington，USA98052)摘要：针对光伏输出功率的预测精度影响系统安全调度和稳定运行的问题，该文建立了基于小波分析和集成学习的光伏输出功率短期预测模型。考虑到光伏输出功率

2、的波动性与随机性，引入小波分析将数据分解成趋势项和随机项，并分别对其建模。其中，趋势项采用SVM算法，随机项采用BP算法进行预测处理；再考虑到随机项的非平稳性和BP算法的固有缺点，为提高预测精度，将集成学习引入随机项的预测模型。大量测试结果表明，基于小波分析和集成学习的短期预测模型的预测精度优于现有几种模型。关键词：小波分析；集成学习；BP神经网络；支持向量机；光伏输出功率短期预测中图分类号：TM615文献标志码：A文章编号：1003—8930(2016)04—0006-06D0I：10．3969~．issn．1003-8930．2016．04．002Short·。te

3、rmForecastingofthePVOutputPowerBasedonWaveletAnalysisandEnsembleLearningSUNYonghui，FANLei，WEIZhinong，LIHuijie，KwokWCheung，SUNGuoqiang(1．CollegeofEnergyandElectricalEngineering，HohaiUniversity，Nanjing210098，China；2．ALSTOMGRIDTechnologyCenterCo．，Ltd．，Shanghai201114，China；3．ALSTOMGridInc．，R

4、edmond，Washington，USA98052)Abstract：TosolvetheproblemthattheforecastingaccuracyofPVoutputpoweraffectsthesafetydispatchandstableop-erationofpowersystem，ashort。termforecastingmodelisproposedforPVoutputpowerforecastingbasedonwaveletanal—ysisandensemblelearning．Firstly，consideringtherandomne

5、ssandvolatilityofPVoutputpower，thewaveletanalysisisemployedforseparatingandmodelingthetrendtermandrandomtermfromthedatasequencerespectively，inwhichthetrendtermishandledbySVMalgorithmwhiletherandomtermisprocessedbyBPalgorithm．Afterthat，consideringtheinherentshortcomingsofBPalgorithmandthe

6、non—stationaryoftherandomterms，inordertoimprovetheforecastingac—curacy，theensemblelearningisintroducedtohandlerandomterms，Largenumberoftestresultsshowthattheforecast—ingaccuracyoftheproposedforecastingmodelinthispaperpossessesabetterforecastingaccuracythantheothermodels．Keywords：waveleta

7、nalysis；ensemblelearning；BPneuralnetwork；supportvectormachine(SVM)；short—termfore—castingofPVoutputpower20世纪7O年代后，伴随着工业化的发展，化石辐射观测站点，支撑数据较少1；同时，天气预报的燃料面临枯竭，环境问题日益突出。为了解决这一准确度有限，导致间接预测的效果不佳[61。直接预难题，人类开始关注可再生能源，其中太阳能成为测是根据光伏历史输出功率数据和天气影响因素大家关注的焦点I。预计2030年光伏装机容量将对未来一段时间内的光伏