基于EEMD与变权组合预测的光伏发电预测模型及应用研究

发布时间：2020-11-19 08:18

　　 化石能源一直在人类社会进程中扮演着非常重要的角色,但是由于其自身的不可再生性以及对环境造成的污染渐渐无法满足人类的需求。相比之下,太阳能具有获得便利、取之不尽、清洁无污染等特性,已经成为现今人类广泛利用的能源之一。光伏发电方式正在世界范围内迅速扩大,并且已经在发达国家发电方式中占据一定比例。中国近些年也在大力发展光伏发电项目,有关光伏发展及污染防治的政策陆续提出,从各方面强调了光伏发电的重要性。但是由于光伏发电功率受天气等各因素影响较大,功率输出不够稳定,为了保证光伏电网的安全稳定运行,使电量调度较易进行,准确预测光伏发电功率势在必行。本文提出了一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与变权组合预测的光伏发电功率预测方法,预测期间将EEMD与变权组合预测模型相结合,提高模型预测精度。首先运用EEMD对光伏发电功率数据序列进行分解,并将分解出的序列分量按一定规律组合成低频、中频和高频三部分,同时采用决策树、支持向量机与集成学习三种机器学习算法作为基本预测方法组成变权组合预测模型,发挥各算法的优点并弥补其不足。对低频、中频和高频三部分序列分别运用变权组合预测模型进行预测,三部分预测结果相加即得最终预测结果。在预测过程中对组合预测方法权重的设计进行了研究,提出了调和平均数法与二次规划法两种方法,并探讨哪种能取得更好的效果。实例研究和模型对比结果表明,在光伏发电预测中,通过EEMD分解后各部分分别预测并相加所得预测结果优于直接预测,而将单一预测模型变为变权组合预测模型,在确定最优权重后预测精度进一步提高。在成功验证本论文方法有效后,从季节因素、变量筛选和相似样本聚类三方面对模型进行了优化,对光伏发电的特点进行研究并进一步提高了光伏预测精度。最后对光伏预测如何在并网光伏发电中进行实际运用进行了研究并给出了相关建议。
【学位单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F224;F426.61
【部分图文】：

，台上有多个分属于两类的不同的点，感知机就是尝试找到一条直线将分割开来。在三维或多维空间里，主要是尝试找到一个超平面将不同隔开。如果并不能找到这样一条直线的话，说明数据类别是线性不可分模型不适合做此数据的分类使用感知机一个最大的前提，就是数据是。这一条件严重限制了感知机的使用场景。下一步则是进行思考，在的可以分类的超平面的情况下，如何选到最好的，或者是泛化能力最题。在分类过程中，远离超平面的点是很容易被成功分类的，而离超点就比较麻烦，在分类过程中较易被分错。建立模型时，在己找到超进行略微修正，使离超平面较近的点尽量远离，这样这些点就相对来正确分类，支持向量机就是基于这种思想被创建出来的。??下图所示，将超平面设置为ｗ＇ｘ?＋?６?＝?０，假如能够做到所有的点成功类，同时也能和其保持相对较远的距离，这样的超平面是优于以往感面的。较易可知，这样的超平面只有一个。在支持向量机中，和己找持一定距离的这两个超平面对应的向量被称为支持向量，如图２－１虚

华北电力大学硕上学位论文??新，使得Ｍ（ｉ＋１）更关注被Ｍ（ｉ）分类错误的训练元组。最终提升整体集合的分类??准确率，集成规则是加权投票，每个分类器投票的权重是其准确率的函数。假设??数据集Ｄ，共有ｄ类。Ｙ，是Ｘ，的类标号，假设需要生成ｋ的??分类器。其步骤为：首先对每个训练元组赋予相等的权重１／ｄ。然后赋予ｉ＝ｌ：ｋ，??从Ｄ中进行有放回的抽样，组成大小为ｄ的训练集Ｄ，，同一个元组可以被多次??选择，而每个元组被选中的几率由权重决定。利用Ｄ，训练得到分类器Ｍ，，然后??使用Ｄ，作为测试集计算的误差。然后根据误差调整权重。当元组没有被正确??分类时，则权重增加；反之权重减少。然后利用新的权重为下一轮训练分类器产??生训练样本。使其更“关注”上一轮中错分的元组。最后进行加权投票集成。??ｂｏｏｓｔｉｎｇ的算法原理可以用一张图做？个概括如卜：??

＾?＾?＊?ｗ３〇＋ｙｉｈ?＊?＾＾ｔ＋ｙ＾ｃ?＊?ｗ３Ｃ?（３－４）??得出最终预测结果，具体流程图如图３－１所示。??ｚｉ￣ｘ，?／?ｒ?＾?ｊ??１?Ｉ??决策树?支＿￣量机?｜?Ｅｎｓｅｍｂｌｅ??模型ａ?＾?模型ｂ?；?模型ｃ???Ａ??＾?调和｜??！厂?／?模型ｂ?—７与ｙ２相减、厂?／平均致ｗ?￣７?１??！?／?Ｘ２?卜、?７?＾?／??７?ｅｂ?ｗ２ｂ?／?；??规划法Ｉ?＞???一；ｎ?ｅｃ；７／Ｊ??决策树、Ｅｎｓｅｍｂｌｅ、随机森林、ＳＶＭ等??ｉ／＾＾ｎ?ｒＶ＾Ｖ！??；Ｉ??１?Ｉ?］?ｉ??！?／?／丨模型ｃ?；?／?ｉ＼??：／?ｙ３－?Ａ?＾?ｗ３ｃ?ｙ！??１?ｉ?ｉ??丨—厂一?一一丨?丨??ｒ—??工??／?—?ｙ?＿／??图３－１变权组合预测建模流程图??３．２?ＥＥＭＤ及变权组合预测模型建立??运用ＥＥＭＤ算法可以对光伏发电功率波形进行分解，根据波形长短可以分??解成若干ＩＭＦ分量以及剩余分量，将其按一定规律进行组合，得到高频序列Ｈｙ、??中频序列Ｍｙ和低频序列Ｌｙ，之后分别对Ａ频序列Ｈｙ、中频序列Ｍｙ和低频序??列Ｌｙ采用“决策树＋支持向量机＋Ｂ〇〇Ｓｔｉｎｇ”组合预测模型进行预测，其中权重??选取分别采用调和平均数法和二次规划法，敁后三个预测结果相加即得最终预测??结果。ＥＥＭＤ及变权组合预测模型思路图如图３－２所示：??２６??
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本文编号：2889950