基于EMD和ABC-SVM的光伏并网系统输出功率预测研究

发布时间：2017-09-08 23:21

  本文关键词：基于EMD和ABC-SVM的光伏并网系统输出功率预测研究

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【摘要】：针对光伏发电系统的输出功率具有非平稳性和随机性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)和人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机(SVM)的光伏并网系统输出功率预测模型。首先根据预测日的天气预报数据,构建相似日的15 min输出功率时间序列。然后,将输出功率时间序列进行经验模态分解,得到不同尺度下的固有模态分量IMFn和趋势分量Res,针对每个IMF分量和趋势分量分别建立相应的支持向量机预测模型,并对SVM模型参数进行人工蜂群算法寻优预处理。最后,将每个模型预测的结果进行合成重构,得到光伏并网系统输出功率的预测值。通过实际数据测试表明:基于EMD和ABC-SVM的功率预测模型同单一SVM预测模型及未经优化的EMD-SVM预测模型相比,具有更快的运算速度和更高的预测精度。
【作者单位】： 安阳师范学院物理与电气工程学院;天津科技大学电子信息与自动化学院;
【关键词】： 光伏并网系统 输出功率预测 模型参数优化 经验模态分解 人工蜂群算法
【基金】：国家自然科学基金项目(U1204515)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言随着并网光伏系统规模的日渐增加,光伏系统具有的间歇性和不确定性等特征对公共电网所产生的不利影响逐渐显现[1-2]。如果能够准确预测光伏系统的发电功率变化情况,就能够实现电网的合理调度和电力负荷的平衡配置,从而保障公共电网系统的安全性和稳定性。目前,对于光伏系

【参考文献】

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本文编号：816931