BP-马尔科夫组合预测方法在光伏发电量预测中的应用
光伏发电系统功率预测方法的研究现状
文章编号：2095-6835（2023）19-0031-03光伏发电系统功率预测方法的研究现状＊夏权（兰州资源环境职业技术大学，甘肃兰州730021）摘要：随着煤炭、石油等化石燃料资源紧张及环境保护等理念的提出，很多国家越来越关注太阳能等可再生资源的开发和应用，中国也积极地开发利用太阳能进行发电，光伏发电系统正是利用太阳能电池将太阳能直接转换成电能的发电方式，并凭借安装简单、无污染、易维护等优势，受到了社会的广泛关注和应用。
但光伏发电系统很容易受到光照强度、天气类型、大气温度、湿度等外部环境的影响，造成发电输出功率出现不稳定性、间歇性等问题，给电网带来一定程度的影响，因此光伏发电系统功率预测成为目前电力部门和相关领域的主要研究方向。
对光伏发电系统、光伏发电预测的意义等进行了介绍，对光伏发电系统输出特性进行了分析，研究了光伏发电系统输出功率预测方法。
关键词：光伏发电系统；功率预测；预测方法；输出特性中图分类号：TM615文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2023.19.010光伏发电系统作为一种新型发电系统，利用太阳能电池将太阳能转化为电能，可以有效减少对能源的浪费，而且太阳能的可再生性、环保性等优势还可以有效缓解环境问题。
近年来，太阳能以无污染、环保性、可再生、安全可靠等优势成为世界的重点关注方向，也是目前很多国家的主要应用能源。
光伏发电系统也因安装维护便捷、低排放等优势受到广泛应用，是目前较有潜力的发电系统。
但光伏发电系统在转换电能的过程中，会受到很多外界因素的影响，具有一定的波动性、周期性，影响其正常运行，为了缓解这些外界因素的影响，建立光伏发电系统功率预测系统至关重要。
本文介绍了光伏发电系统、光伏发电预测的意义，分析了光伏发电系统的输出特性，研究分析光伏发电系统输出功率预测方法，阐述这些预测方法的特征，希望给相应的研究提供理论依据。
1光伏发电系统简介及光伏发电预测的意义1.1光伏发电系统简介光伏发电系统是利用太阳能电池将太阳能直接转换成电能的一种发电系统，利用的是光生伏特效应，由太阳能电池、蓄电池、控制器、逆变器等主要部件组成，具有较高的可靠性、使用寿命长、不污染环境等优势，并且能够独立发电，能够并网运行，受到了各个企业的青睐，有着较为广阔的发展空间。
(电网技术)基于马尔科夫量的光伏发电量预测
函数(初始分布)就可以通过下式建立所有时刻所有 状态的概率分布函数： pn +1 = Ppn
0 400 800 Edn/(W⋅h/m2) 1 Байду номын сангаас00
(4)
通过马尔可夫链的模拟完成太阳能辐射在研 究时段的预测后，就可以将生成的太阳辐射量代入 光伏系统逆变模型。当光伏阵列的化学成分、工作 温度、周围的环境一定时，其输出功率和辐射总量
Vol. 35 No. 1
Eo 也呈线性关系[15]。 通过光伏系统逆变模型的运算
即可得到最终的光伏系统输出功率。 1.2 马尔可夫光伏功率预测模型 在电力系统中更关注功率与电量，应用上述模 型的辐射–功率特性，可通过马尔可夫链直接预测 光伏系统的输出功率。 综上所述， 辐射总量 E0 可由 离散的 Edn 和 Edh 组成的双变量马尔可夫随机过程 表示， 而光伏系统输出功率又可由辐射总量 E0 线性 表示，那么可推出光伏系统输出功率也是一个马尔 可夫链。 利用这一结论，本文可以直接通过对已有的光 伏系统运行数据(历史输出功率)的统计来预测未来 某时段光伏系统的输出功率。前提是在天气、地理 位置、温度、光伏电池的化学成分不变或变化不大 的情况下进行预测。因为一旦考虑到这些因素的变 化，将破坏光伏系统输出功率和 Edn 的线性关系， 导致此模型不再适用。但考虑到已建成的光伏电 池、地理位置已经固定，且运行数据亦可按不同气 候条件分别统计，分别预测，这样就可避免模型失 效带来的预测误差。
输出功率的波动性对电力系统运行与控制的影响 日益引起关注，如何更加准确地预测光伏电站输 出功率，进而采取有效的应对措施是学术界和工 程界关注的焦点[1]。 对预测光伏电站输出功率的研 究和应用可归纳为 2 类：一类方法是基于太阳能 辐射强度的预测模型。首先建立太阳辐射模型， 根 据当地的气 候历史数据 得到太阳辐 射的预 测 值，然后再对逆变过程进行建模，最终得到光伏 系统输出功率预测值，如文献 [2-6]。这类方法依 赖于详细的气象数据，要求预测结果越精确，模 型就越复杂，所需的历史气象数据量和数据类型 也越多，这使预测过程十分繁琐，不利于实际应 用。另一类预测方法是直接对光伏电站输出功率 进行预测。实际并网运行光伏电站所采用的光伏 面板、地理位置、周边环境及逆变系统都已经确 定，通过对历史运行数据的统计进行合理建模， 可直接预测光伏系统输出功率，省去大量的气象 统计过程和复杂的 2 次甚至多次建模过程，简化 了预测过程。文献 [7-8]提出的基于马尔可夫链建 立转移矩阵来预测 1 d 之内某地光伏系统出力的方 法，具有一定的代表性和实用性。不过在实际建 模中，上述方法忽略了光伏电站输出功率随着日 升日落有一个上升–保持–下降的基本过程，将 1 d 内所有状态转移统计入同一个转移矩阵内，视为 太阳能在 1d 中每时每刻都有相同的转移趋势。而 且，由于 1 d 之内的功率预测全部使用同一个转移 矩阵，随着转移次数的增加，最终达到系统过程 的平稳状态而致使预测失效。
BP-马尔科夫组合预测方法在光伏发电量预测中的应用
BP-马尔科夫组合预测方法在光伏发电量预测中的应用
姜侨娜;陈中
【期刊名称】《电力需求侧管理》
【年(卷),期】2011(13)6
【摘要】为提高光伏发电量预测的精度,提出一种以马尔科夫方法进行修正误差的BP神经网络预测模型,模型契合光伏发电功率特点,兼具BP神经模型及马尔可夫模型优点,既能利用较少数据建模,预报总体趋势,又适合于波动性较大的随机序列预报.首先介绍基本原理和算法,在此基础上阐述模型建立的具体过程,最后运用该模型对徐州协鑫光伏电站进行预测,结果表明新建模型预报精度高于BP神经网络模型,且该模型简单、计算量小,具有较好的可行性.
【总页数】4页(P21-24)
【作者】姜侨娜;陈中
【作者单位】东南大学电气工程学院,南京210096;东南大学电气工程学院,南京210096
【正文语种】中文
【中图分类】TM615;F407.61
【相关文献】
1.太阳能光伏并网系统发电量预测方法研究 [J], 丛建鸥
2.基于历史数据的光伏发电量预测方式的组合应用 [J], 张凤珠
3.分布式光伏发电系统发电量预测方法 [J], 王卫卫;徐光辉
4.太阳能光伏发电量预测方法综述 [J], 万贝;姚彦鑫;黄雅琦
5.基于LSTM神经网络的中长期光伏电站发电量预测方法研究 [J], 方鹏;高亚栋;潘国兵;马登昌;孙鸿飞
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基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型
基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型摘要：近年来，光伏发电系统作为一种绿色能源发展迅猛，受到了广泛关注。
预测光伏发电系统的输出功率具有重要意义，可以为电力系统的运行调度和能源管理提供参考。
本文通过研究改进的BP神经网络模型，提出了一种基于该模型的光伏发电系统输出功率短期预测模型。
实验证明，改进的BP神经网络模型能够有效地提高光伏发电系统输出功率的预测精度和稳定性。
第一章绪论1.1 研究背景随着环境保护意识的不断增强和可再生能源的发展，光伏发电作为一种清洁能源逐渐受到人们的关注。
预测光伏发电系统的输出功率对于电力系统的运行调度和能源管理具有重要意义。
1.2 研究目的本文旨在提出一种有效的光伏发电系统输出功率短期预测模型，通过改进BP神经网络模型，提高预测精度和稳定性。
第二章相关理论介绍2.1 光伏发电原理本节介绍光伏发电系统的工作原理和组成结构。
2.2 BP神经网络模型本节介绍经典BP神经网络模型的原理和结构。
2.3 改进的BP神经网络模型本节介绍改进的BP神经网络模型，包括权重更新算法和激活函数的改进方法。
第三章光伏发电系统输出功率短期预测模型设计3.1 数据采集与预处理本节介绍采集到的光伏发电系统输出功率数据的预处理方法，包括数据清洗、平滑和归一化等。
3.2 模型输入特征选择本节介绍选择模型输入特征的方法，包括历史功率数据、气象数据和时间特征等。
3.3 模型结构设计本节详细介绍改进的BP神经网络模型的结构设计，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接权重的确定。
第四章实验与结果分析4.1 实验数据本节介绍实验采集到的光伏发电系统输出功率数据。
4.2 实验设置本节介绍实验中使用的BP神经网络模型和改进方法的参数设置。
4.3 实验结果分析本节分析实验结果，包括预测精度和稳定性的评估以及与其他方法的比较。
第五章结论与展望5.1 结论本文提出了一种基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型。
小波分析组合预测方法在光伏发电量预测中的应用5
ARIMA—小波分析组合预测方法在光伏发电量预测中的应用摘要：光伏发电受外部环境因素的影响，具有波动性和间歇性，因此，加强光伏阵列发电预测的研究对于电网安全经济调度有重要意义。
为了提高光伏发电量预测的精度，以尽可能达到工程应用的要求，本文提出一种以小波分析的消噪原理对ARIMA(Autoregressive Integrated Moving A verage Model)模型进行优化修正的组合预测方法，最后运用该模型对武汉新城国际博览中心光伏电站采集的数据进行实验，实验误差结果表明，该模型简单，计算量小，具有较好的可行性，而且用该模型预测能够达到工程应用上的要求。
关键词：光伏发电量预测；时间序列；自回归移动平均模型；小波分析Application Research On Photovoltaic Power Generation Prediction Based On ARIMA-Wavelet Analysis combined forecasting method ABSTRACT:KEY WORDS: photovoltaic power generation prediction; time series; Autoregressive Integrated Moving A verage Model; Wavelet Analysis1 引言随着全球范围内能源紧缺和环保问题的日益突出，可再生能源的利用引起广泛的重视。
光伏发电作为一种重要的可再生能源形式，它是目前可再生能源技术中最具规模化开发条件和商业化发展前景的发电方式之一，越来越受到人们的关注。
目前大规模的光伏发电系统已经在国内外大量建成，但是由于光伏发电系统的发电量变化是一个非平稳的随机过程，光伏发电系统相对于大电网将是一个不可控源，其发电随机性会对大电网造成冲击。
通过日发电量预测，可以优化新能源与传统能源之间的配合，提高电网运行经济性。
基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测
基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测1. 引言随着能源需求的不断增长以及环境污染问题的日益严重，可再生能源的利用越来越受到关注。
光伏发电作为一种可再生能源的主要形式之一，具有清洁、可再生、零排放等特点，已经得到了广泛的应用和发展。
光伏发电的关键问题之一是其出力的波动性和不稳定性，这给电网的平衡和稳定运行带来了一定的挑战。
因此，对光伏发电出力进行准确预测，对于电网运行和电力市场的管理具有重要意义。
2. 光伏发电出力预测的研究现状光伏发电出力预测是一个复杂的问题，受到多种因素的影响，例如天气条件、日照强度、温度等。
传统的光伏发电出力预测方法主要依靠统计分析和数学建模，但在预测准确性和稳定性方面存在一定的局限性。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的发展，基于BP神经网络的光伏发电出力预测方法逐渐成为研究热点。
3. BP神经网络的原理和基本步骤BP神经网络是一种经典的人工神经网络模型，具有强大的非线性建模能力和适应性。
其基本原理是通过网络的训练和调整，利用输入和输出之间的映射关系来实现预测或分类任务。
BP神经网络的基本步骤包括：输入层、隐藏层、输出层的设置，随机初始化权重和阈值，正向传播和误差反向传播算法的训练等。
4. 基于BP神经网络的光伏发电出力预测模型构建针对光伏发电出力预测问题，我们可以构建一个基于BP神经网络的预测模型。
首先，我们需要收集历史的光伏发电数据和相关的天气数据作为训练集，同时设置一些特征参数，如日照时间、云量等。
然后，将数据集进行处理和归一化处理，以保证数据的可靠性和准确性。
接下来，根据BP神经网络的原理和基本步骤，搭建一个包含输入层、隐藏层和输出层的网络结构。
通过训练集的数据进行网络的训练和优化，调整权重和阈值，使得网络的输出能够逼近实际的光伏发电出力。
最后，利用测试集对模型进行验证和评估，得到预测结果，并与实际出力进行比较。
5. 结果分析和讨论通过对光伏发电出力的预测模型进行训练和测试，我们可以得到一系列预测结果。
光伏发电功率预测方法及特点分析
光伏发电功率预测方法及特点分析近年来，随着科技的不断进步，太阳能与其相关产业已经成为世界发展最快的行业之一，所以研究太阳能发电有着至关重要的意义。
做好光伏发电功率预测的有关工作，对整个电力系统的稳定运行具有重大意义。
本文主要阐述了几种功率预测的方法以及各自的特点。
标签：光伏发电；功率；预测1 基于BP神经网络的预测方法及特点BP神经网络是一种具有前向通道的多层神经网络，误差反馈方法是它的基础。
BP神经网络的学习过程一般可分为信号正向传播与误差反向反馈。
当信号开始正向流通时，信号先进入输入层，再经隐层处理，然后传入误差的反馈阶段，将输出的误差以一种固定的方式向输入层反馈，再以某种规则分给各个单元，这样各单元的误差信号就得到了，这也为将来改变单位均值提供了参考。
BP神经网络是目前为止研究最为广泛的人工神经网络模型之一。
其特点为：①BP神经网络计算能力非常强大，能够有效地调整各层神经元之间的均值，从而很好的解决非线性目标函数的逼近问题。
②BP神经网络结构简单，能在很短时间内完成均值和阈值的修正，而且网络训练时占据内存小。
正由于这些优点，BP神经网络被大量应用于模式识别、系统辨识、行为预测、信号处理和自动控制等学科和领域中。
2 小波分析方法2.1 小波分析相关理论小波变换就是用一系列基本小波函数去表示或逼近一个时间信号，而基本小波函数就是一种持续时间很短的波，但不是每一种持续时间很短的波都是小波。
小波还拥有良好的时域局部化的特性，這使小波变换对非平稳信号的时频分析非常适用。
Mallat算法是一种信号的分解方法，S为原始的输入信号，通过两个不同的滤波器产生信号近似值和细节值，在小波分析中，近似值为信号的低频分量，它表示较大缩放因子产生的系数，而细节值为信号的高频分量，它是由较小的缩放因子产生的系数。
因此，离散小波变换可以认为是由低通滤波器和高通滤波器组成的，原始信号经过这样的两个滤波器的分解叫做一级分解。
BP神经网络在光伏发电MPPT中的应用
张 蔚(1977—),女,讲师,硕士,从事电力电子技术应用方面的研究。
BP 神经网络在光伏发电M PPT 中的应用张 蔚(南通大学电气工程学院,江苏南通 226019)摘 要:介绍了光伏电池的特性,提出了一种基于B P 神经网络的最大功率跟踪的控制策略,并进行了仿真试验。
结果表明,该方法能够快速、准确地跟踪光伏电池的最大功率点,具有较好的控制精度,从而提高了电能的转换效率。
关键词:光伏发电系统;最大功率跟踪;B P 神经网络中图分类号:TK 514 文献标志码:B 文章编号:167428417(2010)04200542040 引 言光伏发电系统是指能将太阳能直接转化为电能的装置。
光伏电池电流-电压输出特性是非线性的,且其输出特性受日照、温度等因素的影响较大。
另外,光伏电池的转换效率很低,价格昂贵,初期投入大,因此,有必要采用最大功率跟踪控制来提高光伏系统的效率。
目前常用的最大功率点跟踪方法有扰动观测法[1]、恒定电压法[2]、增量电导法[3]、最优梯度法[4]等。
这些方法存在控制复杂、难于实现、扰动量无法确定等问题。
本文提出了一种基于B P 神经网络的MPPT 控制方法,仿真结果表明该方法能够实现较好的控制性能。
1 光伏电池特性1.1 光伏列阵的数学模型电池分为非晶硅、多晶硅等多种类型,又因为各自制造技术的不同而表现出不同的I 2U 输出特性。
I 2U 输出特性是指在某一确定的日照强度和温度下,光伏电池的输出电压和输出电流之间的关系。
同一类型的光伏电池由于日照强度、环境温度的不同,I 2U 输出特性也不同。
图、图分别为光伏电池随光照与温度的变化曲线。
图1 光伏电池I 2U特性随辐射强度变化曲线图2 光伏电池I 2U 特性随环境温度变化曲线 由图1、图2可以看出,光伏电池的I 2U 特性与辐射强度、环境温度之间是非线性的。
光伏电池处于暗处时,其输出的伏安特性与二极管的伏安特性相似。
根据光伏电池的内部结构及其输出特性,可以把光伏电池单元等效为图3所示的电路。