《智能电网研究与应用丛书》序
前言
章 新能源功率预测背景意义 1
1.1 新能源的发展 1
1.1.1 风力发电 1
1.1.2 光伏发电 3
1.2 问题与挑战 7
1.3 新能源功率预测的意义 9
参考文献 9
第2章 预测基本问题概述 11
2.1 新能源功率预测的基本方式 11
2.1.1 直接预测 11
2.1.2 分步预测 12
2.2 新能源功率预测时空尺度 14
. 功率预测方法 15
..1 时间序列 15
..2 人工神经网络 17
.. 支持向量机 22
..4 小波变换 28
..5 经验模态分解 30
.. 混沌理论与相空间重构 32
2.4 预测误差评价与考核 34
参考文献 35
第3章 光伏发电系统出力特分析 37
3.1 光伏发电系统简介 37
3.1.1 光伏发电的基本原理 37
3.1.2 光伏发电系统的结构 38
3.2 光伏发电系统出力特 39
3.2.1 光伏发电系统的输出特 39
3.2.2 光伏发电功率影响因子相关分析 41
3.. 光伏电站发电功率出力特的关联数据模型 48
参考文献 51
第4章 光伏发电功率极短期预测 53
4.1 概述 53
4.2 基于天空图像的光伏发电功率分钟级预测方法 54
4.2.1 云团运动对光伏发电功率的影响机理 54
4.2.2 光伏发电功率分钟级预测基本技术路线 54
4.3 云空辨识 56
4.3.1 基于大类间方差法的云空辨识算法 56
4.3.2 基于k-means 聚类的云团辨识方法 59
4.4 云团运动速度计算 63
4.4.1 傅里叶相位相关理论 63
4.4.2 云团运动速度计算流程 64
4.4.3 云团运动速度计算结果准确分析 65
4.4.4 与分析 67
4.5 基于相移不变的改进云团位移计算 71
4.5.1 相移不变 71
4.5.2 基于相移不变的天空图像云团位移计算改进算法 73
4.5.3 结果与分析 75
4.6 地表辐照度计算 80
4.6.1 地表辐照度计算流程 80
4.6.2 晴空地表辐照度 81
4.6.3 天空图像云遮挡特征提取 82
4.6.4 BP 模型输入变量及网络拓扑结构选取 84
4.6.5 与分析 85
4.7 本章小结 87
参考文献 88
第5章 光伏发电功率超短期预测 90
5.1 概述 90
5.2 集合预测方法 90
5.3 基于小波分解的多重并行预测 91
5.4 多重并行预测结果的自适应时间断面融合 94
5.5 算法与讨论 97
5.5.1 过程设计 97
5.5.2 结果比较 97
5.5.3 联合优化过程讨论 101
5.6 本章小结 102
参考文献 103
第6章 光伏发电功率短期预测 104
6.1 概述 104
6.2 基于天气状态模式识别的光伏电站发电功率分类预测方法 104
6.2.1 历史数据分组与缺失标签恢复 104
6.2.2 光伏电站发电功率分类预测方法 107
6.3 重要气象影响因子预测 109
6.3.1 辐照度神经网络预测模型 109
6.3.2 基于时间周期和临近相似的辐照度预测值修正方法 115
6.3.3 光伏电池组件温度与气象因素相关分析及光伏电池组件温度预测 122
6.4 光伏电站发电功率关联数据映预测 141
参考文献 145
第7章 深度学习理论在光伏发电功率预测中的应用 146
7.1 深度学习模型 146
7.1.1 基于深度学习理论的生成模型 146
7.1.2 卷积神经网络 153
7.1.3 循环神经网络 156
7.1.4 长短期记忆网络. 160
7.1.5 双向长短期记忆网络 162
7.2 基于深度学习理论的天气状态模式识别模型 163
7.2.1 数据与平台 165
7.2.2 深度学习模型结构和超参数 165
7.. 生成样本质量评估 166
7.2.4 不同模型准确率对比 170
7.3 基于天气状态分类和深度学习理论的辐照度预测模型 174
7.3.1 预测模型的组成. 174
7.3.2 算例 178
7.4 本章小结 191
参考文献 191
第8章 风电功率超短期预测 193
8.1 概述 193
8.2 基于模糊粗糙集理论的风电功率预测方法 195
8.2.1 基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测模型 195
8.2.2 模型实例与结果分析 196
8.3 基于混沌理论的风电功率预测方法 201
8.3.1 基于混沌分析和RBF(C-RBF)的功率预测模型 201
8.3.2 模型实例与结果分析 202
8.4 基于EMD 的风电功率预测方法 204
8.4.1 基于EMD-ARMA 的风电功率预测模型 205
8.4.2 基于EMD-RBF 的风电功率预测模型 206
8.4.3 模型实例与结果分析 207
8.5 考虑时空信息的风电功率预测方法 217
8.5.1 风速时空相关分析 217
8.5.2 STCP-BP 组合的时空相关预测模型 218
8.5.3 模型实例与结果分析 221
参考文献 225
第9章 风电功率短期预测 226
9.1 概述 226
9.2 基于NWP 的短期风力发电功率预测方法 226
9.2.1 NWP 信息与风力发电功率的关系 226
9.2.2 基于NWP 的神经网络风电功率预测 227
9.. 模型实例及结果分析 227
9.3 风力发电功率的概率预测方法 228
9.3.1 风力发电功率预测误差概率分布特分析 229
9.3.2 贝塔分布模型及模型的优化 1
9.3.3 模型实例及结果分析 4
参考文献
0章 实际预测系统
10.1 光伏功率预测系统
10.1.1 概述
10.1.2 数据的采集和处理
10.1.3 系统的架构设计 241
10.1.4 系统拓扑与数据交换方式 244
10.1.5 功能设置与界面展示 247
10.1.6 小结 251
10.2 风电功率预测系统 251
10.2.1 概述 251
10.2.2 需求分析 251
10.. 构架设计 254
10.2.4 系统实现 259
10.2.5 系统应用 259
10.2.6 小结 263
参考文献 263
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