基于BWO算法的VMD-KELM模型在光伏发电短期功率预测中的深度分析与应用

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
本研究提出了一种结合BWO优化算法和VMD-KELM模型的方法，用于提高光伏电力系统的短期功率预测精度，并进行了深入的应用分析。基于白鲸优化算法（BWO）的VMD-KELM模型在光伏发电短期功率预测中的深度解析与实现本段落探讨了利用变分模态分解（VMD）技术对特征数据进行处理，将得到的子序列输入到后续的KELM模型中。通过应用白鲸优化算法来调整和支持向量核参数以及正则化系数的选择过程，从而提高预测精度。 - 利用VMD方法对原始光伏发电功率时间序列进行了有效的模态分解； - 结合BWO算法进行超参调优，在此基础上构建了改进的KELM模型； - 详细注释每一阶段的操作步骤与原理说明。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于BWO算法的VMD-KELM模型在光伏发电短期功率预测中的深度分析与应用

优质

本研究提出了一种结合BWO优化算法和VMD-KELM模型的方法，用于提高光伏电力系统的短期功率预测精度，并进行了深入的应用分析。基于白鲸优化算法（BWO）的VMD-KELM模型在光伏发电短期功率预测中的深度解析与实现本段落探讨了利用变分模态分解（VMD）技术对特征数据进行处理，将得到的子序列输入到后续的KELM模型中。通过应用白鲸优化算法来调整和支持向量核参数以及正则化系数的选择过程，从而提高预测精度。 - 利用VMD方法对原始光伏发电功率时间序列进行了有效的模态分解； - 结合BWO算法进行超参调优，在此基础上构建了改进的KELM模型； - 详细注释每一阶段的操作步骤与原理说明。

基于气象因素深度挖掘的BiLSTM光伏发电短期功率预测

优质

本研究利用BiLSTM模型，结合多种气象因素，深入分析并优化短期光伏发电功率预测技术，提升预测准确性。传统光伏发电功率预测面临的问题在于气象因素特征提取不够综合与精确，导致预测精度不高。为了更全面地挖掘气象条件对光伏输出的影响，并有效利用深度学习技术在非线性拟合方面的优势，本段落提出了一种基于充分考虑气象因素影响的双向长短期记忆（BiLSTM）网络模型来实现光伏发电短时间内的功率预测。此方法首先对原始数据进行异常值和标准化处理。然后采用K近邻算法(KNN)从外界温度、湿度、压强等多种气象变量中筛选出关键的影响因子，重构相关多元数据序列。在确定输入层的时间步长、网络层数及各层的维数等超参数的最佳配置方案之后，构建了BiLSTM模型。实验结果表明，与KNN、深度信念网络(DBN)、BiLSTM和PCA-LSTM等经典方法相比，本段落提出的基于KNN-BiLSTM的方法在光伏发电短期功率预测精度上具有明显优势。

基于K-means-SVM的短期光伏发电功率预测.pdf

优质

本文提出了一种结合K-means聚类与SVM（支持向量机）的方法，用于提高短期光伏发电功率预测的准确性。通过先用K-means算法对数据进行预处理和分类，再使用改进后的SVM模型进行功率预测，有效提升了预测精度和可靠性，为光伏发电系统的优化运行提供了有力的数据支撑。本段落提出了一种基于Kmeans算法和支持向量机（SVM）的短期光伏发电功率预测方法。该方法通过对短期光伏发电特性和季节特性进行分析，组织训练样本集，并利用Kmeans算法对这些数据进行聚类处理，在每个类别上分别建立支持向量机模型。在实际预测过程中，根据待测样本所属分类使用相应的支持向量机模型来估计发电功率。光伏电力生产受到太阳辐射、环境温度和湿度以及空气流通条件等多种因素的影响，具有随机性、波动性和间歇性的特点，这使得其输出难以准确预测，并对电网的稳定运行构成挑战。因此，短期光伏发电功率预测对于保障电网的安全与稳定性及优化资源利用至关重要。通过提前预知光伏电力产出情况，可以更有效地调度和管理电网资源。在该方法中，Kmeans算法被用来将训练数据划分为不同的类别；而支持向量机则用于每个类别的模型建立工作，以实现对光伏发电功率的有效预测。相较于传统的BP神经网络和支持向量机单独应用的方法，基于Kmeans-SVM的策略能够更精确地捕捉到光伏电力生产的随机性和波动性特征，从而提高整体预报精度。这一创新性的短期发电输出预测技术不仅有助于电网调度和规划工作的优化执行，还能被广泛应用于光伏发电站内部的功率控制与调整中。通过这种方式可以进一步增强发电系统的稳定运行能力和可靠性保障水平。

基于LSTM的短期光伏发电预测算法.zip

优质

本项目提供了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的短期光伏发电功率预测方法。通过分析历史气象数据和发电量，模型能够有效预测未来几小时内的光伏输出，为电力调度与管理提供决策支持。数据包括历史光伏逆变器记录。首先使用pycaret筛选模型，然后利用tensorflow-keras框架构建LSTM网络以完成光伏发电预测。

光伏电站短期发电功率预测方法的研究探讨

优质

本文深入研究了影响光伏电站短期发电量的各种因素，并提出了一种新的预测模型和算法，以期提高光伏发电功率预测精度。光伏电站短期发电功率预测方法的研究及新算法的仿真分析

基于Stacking模型集成的光伏发电功率预测

优质

本研究提出了一种基于Stacking技术的光伏电力预测方法，通过不同机器学习算法的有效结合，显著提升了预测精度，为可再生能源管理提供了新的解决方案。为了提高光伏发电输出功率预测的精度与可靠性，本段落提出了一种基于Stacking模型融合的方法来预测光伏发电功率。选取某光伏电站的历史实测数据（包括温度、湿度及辐照度等）作为研究对象，在对光伏发电功率数据进行特征交叉和递归特征消除法预处理的基础上，选择了XGBoost、LightGBM以及RandomForest三种机器学习算法作为Stacking集成学习的第一层基学习器，并使用LinearRegression作为第二层元学习器。构建了多个机器学习算法嵌入的Stacking模型融合预测模型。实验结果显示，该方法在R2和MSE指标上分别达到了0.9874和0.1056的良好表现，相比于单一的机器学习模型，其预测精度有显著提高。

基于LSTM算法的短期光伏发电预测（Python实现）

优质

本研究运用Python编程语言和LSTM算法，针对短期光伏发电量进行精准预测，旨在优化可再生能源管理与调度。基于LSTM算法的短期光伏预测（Python实现）

短期光伏功率预测数据_PV.zip

优质

该数据集包含短期光伏功率预测的相关信息，适用于研究和分析光伏发电系统的性能与预测模型优化。文件内含历史气象及发电数据，有助于提升光伏电站运营效率。超短期光伏功率预测（PV）是一种重要的技术手段，用于准确预测短时间内光伏发电系统的输出功率。这项工作对于优化电网调度、提高可再生能源的利用效率以及确保电力系统稳定运行具有重要意义。通过分析气象数据与历史发电数据之间的关系，可以建立有效的模型来实现对下一小时或更短时间内的光伏电站出力情况做出精确预估。

基于VMD-SSA-LSTM的多维度光伏功率预测MATLAB实现

优质

本研究提出了一种结合VMD、SSA与LSTM算法的新型方法，用于实现高精度的光伏功率多维度预测，并在MATLAB环境中成功实现了该模型。本段落采用不同方法混合嫁接的方式实现了光伏功率预测，并且该方法可以应用于风电、负荷等方面的预测，只需更改相关数据即可。文中对比了LSTM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM三种方法的光伏功率预测曲线。程序运行良好，注释清晰易懂。参考文献包括《基于VMD-SSA-LSSVM的短期风电预测》和《基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理》，这些研究为本段落的方法提供了理论支持和技术借鉴。

基于MATLAB的CNN-LSTM深度学习模型在风电功率预测中的应用

优质

本研究探讨了利用MATLAB平台开发的CNN-LSTM混合深度学习架构，在风电功率预测领域内的高效应用。通过结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），该模型显著提升了预测精度，为可再生能源的有效管理提供了有力工具。本段落介绍了利用MATLAB实现的CNN-LSTM深度学习模型在风电功率时间序列预测中的应用。该模型结合了卷积神经网络（CNN）提取局部特征的能力与长短期记忆网络（LSTM）捕捉长时间依赖性的优势，有效解决了风电功率不确定性及随机性带来的挑战，并提出了一种高精度的预测方法。文章详细探讨了项目的背景、目标、所面临的技术难题及其创新之处，并提供了模型构建流程和详细的代码实现说明。此外，还通过实际预测效果展示了该模型的有效性和准确性。本段落适合电力系统管理、数据分析以及机器学习领域的研究人员阅读，尤其是那些具备深度学习经验的数据科学家和技术开发者。项目的主要应用场景及目标包括：①提高风电功率的预测精度，从而优化电力系统的规划；②帮助风力发电厂实现更有效的功率控制和调度；③为新能源比例分配分析及应急方案制定提供决策支持。本段落附带完整的MATLAB代码示例与实际数据集，便于读者快速搭建并测试模型。