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公开(公告)号：CN111798055A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010639158.9
申请日：2020-07-06
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 基于灰色关联度的变权重组合光伏出力预测方法，利用最小二乘支持向量机模型和径向基函数神经网络模型的加权组合预测，先采集不同时刻历史数据，选取最小二乘支持向量机模型和径向基函数神经网络模型作单一模型独立预测，建立预测序列与参考序列，然后计算单一模型预测序列与实测序列之间灰色关联度，通过神经网络训练，确定预测时段权重矩阵，最后利用灰色关联度理论组合预测，并利用平均绝对百分比误差和均方根误差两种预测误差评价LSSVM模型和RBFNN模型以及组合预测模型的精度。本发明达到短期组合预测光伏电场功率的目的，利用了两种模型的优点，并提高了预测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN110929953A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911232972.2
申请日：2019-12-04
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司 , 济南大学
摘要： 本发明公开了一种基于聚类分析的光伏电站超短期出力预测方法，包括以下步骤：采用模糊聚类方法对历史气象数据进行分类，并按照历史气象数据与光伏历史发电功率数据的映射关系对光伏历史发电功率进行分类；根据不同分类下的历史气象数据和光伏历史发电功率数据建立相应的光伏发电功率预测模型；并进行光伏电站超短期出力预测。本发明针对不同天气情况分别建模对提高预测精度提供了一种新的思路，在预测时考虑了发电电量、环境温度、辐射强度、当地天气和风速风向，根据不同天气类型采用相应的预测模型来预测不同天气类型的发电功率，该模型在计算速度、预测精度和模型复杂度上有明显优越性。
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公开(公告)号：CN111817313A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010672667.1
申请日：2020-07-14
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司
摘要： 一种基于分频段混合储能的光储容量优化配置方法及系统，方法包括：基于希尔伯特黄变换分解光伏出力数据，将其分解为高频分量和低频分量；随机生成储能装置容量作为变量；设置变量的上下限；将生成的初始储能装置容量输入到适应度函数中，计算适应度函数中的目标函数；对当前的种群进行遗传变异，从而形成下一代种群；检测遗传代数是否达到设置好的最大遗传代数，根据检测结果选择继续计算或者结束计算，将最后一代适应度最高的个体作为最终计算结果；利用高频组分和低频组分的储能优化结果分别确定超级电容和蓄电池的最优容量，有利于克服光伏分散性、能源密度低、间歇性的缺点，实现成本大幅降低。
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公开(公告)号：CN111817313B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202010672667.1
申请日：2020-07-14
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司
摘要： 一种基于分频段混合储能的光储容量优化配置方法及系统，方法包括：基于希尔伯特黄变换分解光伏出力数据，将其分解为高频分量和低频分量；随机生成储能装置容量作为变量；设置变量的上下限；将生成的初始储能装置容量输入到适应度函数中，计算适应度函数中的目标函数；对当前的种群进行遗传变异，从而形成下一代种群；检测遗传代数是否达到设置好的最大遗传代数，根据检测结果选择继续计算或者结束计算，将最后一代适应度最高的个体作为最终计算结果；利用高频组分和低频组分的储能优化结果分别确定超级电容和蓄电池的最优容量，有利于克服光伏分散性、能源密度低、间歇性的缺点，实现成本大幅降低。
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