基于提升小波-BP神经网络的光伏阵列短期功率预测.pdf

【光伏阵列短期功率预测】在可再生能源领域，特别是光伏电站的运营中，精确的短期功率预测至关重要。本文提出的预测方法是将提升小波变换与反向传播(BP)神经网络相结合，以提升预测的准确性。提升小波变换是一种不依赖傅里叶变换的小波系数构造方法，具有快速计算和整数到整数变换的优势，适用于数据预处理，有助于去除噪声。 【提升小波变换】提升小波变换由分裂(S)、预测(P)和更新(U)三个步骤组成。数据被划分为奇数集和偶数集；然后，通过相邻的偶数集预测中间的奇数集；找到一个更优的子集来近似原始数据。这种方法可以有效地提取信号的时频特性，对于复杂信号的处理尤其有效。 【BP神经网络】BP神经网络是人工神经网络的一种，常用于非线性问题的解决。它通过反向传播错误信号来调整权重，从而逐步优化网络的预测能力。在光伏功率预测中，BP网络可以处理光照强度、温度、湿度等多因素对功率输出的影响。 【预测算法】文章中提出的算法首先利用提升小波变换对光伏阵列的历史数据进行预处理，接着这些处理后的数据作为BP神经网络的输入，预测直流侧的短期功率输出。实验结果表明，该算法在晴天、多云、阴雨等不同天气条件下都能实现高精度的预测，提高了预测的适用性。 【对比与改进】相比传统的直接预测法（如仅使用BP神经网络或小波变换）以及间接预测法（通过物理模型），该算法减少了输入层特征变量的数量，降低了过拟合的风险，并且在超短期功率预测上表现优越，尤其是在复杂天气条件下的预测效果显著。 【应用价值】这种提升小波-BP神经网络的组合预测方法可以提高电力调度的效率，帮助光伏电站更好地管理和评估运营状况。随着我国光伏装机容量的持续增长，这种预测技术对于保障电网稳定运行和优化能源结构具有重要的实际意义。 总结，本文提出的基于提升小波-BP神经网络的光伏阵列短期功率预测方法，结合了小波变换的时间频率分析优势和神经网络的非线性建模能力，有效提升了预测精度，尤其适用于复杂天气条件下的超短期预测。该方法对于推动光伏产业的发展和提升电力系统的稳定性具有积极贡献。