基于改進SSA-ELM的風(fēng)電光伏發(fā)電輸出功率短期預(yù)測

基于改進SSA-ELM的風(fēng)電光伏發(fā)電輸出功率短期預(yù)測

摘要：隨著可再生能源發(fā)電的迅猛發(fā)展，風(fēng)電和光伏發(fā)電已成為重要的清潔能源來源。準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)電光伏發(fā)電輸出功率對于電力系統(tǒng)運行和調(diào)度具有重要意義。本文提出了一種基于改進的譜聚類單支持向量機自適應(yīng)聚類(SSA-ELM)模型，用于實現(xiàn)風(fēng)電和光伏發(fā)電輸出功率短期預(yù)測。

1.引言

風(fēng)電和光伏發(fā)電作為可再生能源的重要組成部分，受到了廣泛關(guān)注。然而，由于風(fēng)速和光照等天氣因素的不確定性，風(fēng)電和光伏發(fā)電輸出功率存在較大波動性，給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行帶來了挑戰(zhàn)。因此，準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)電和光伏發(fā)電輸出功率成為優(yōu)化電力系統(tǒng)的關(guān)鍵問題。

2.研究方法

2.1SSA原理

SingularSpectrumAnalysis(SSA)是一種基于數(shù)據(jù)的降維和時序分析方法，常用于信號處理和時間序列分析。SSA通過將原始序列轉(zhuǎn)換為子序列并對其進行奇異值分解，得到子序列的特征值以及特征向量，從而實現(xiàn)信號的降維和去噪。

2.2ELM原理

ExtremeLearningMachine(ELM)是一種基于單層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法。ELM通過隨機初始化輸入層和隱層之間的連接權(quán)重，利用最小二乘法來求解輸出層權(quán)值，從而實現(xiàn)快速的訓(xùn)練和預(yù)測。

2.3改進的SSA-ELM模型

本文將SSA和ELM相結(jié)合，提出了一種改進的SSA-ELM模型用于風(fēng)電和光伏發(fā)電輸出功率短期預(yù)測。具體步驟如下：

1)使用SSA對原始發(fā)電數(shù)據(jù)進行降維和去噪，得到子序列。

2)將子序列作為ELM的輸入，隨機初始化輸入層和隱層之間的連接權(quán)重。

3)利用最小二乘法計算輸出層權(quán)值。

4)使用得到的模型進行風(fēng)電和光伏發(fā)電輸出功率的短期預(yù)測。

3.實驗結(jié)果與分析

本文使用實際風(fēng)電和光伏發(fā)電數(shù)據(jù)集進行了實驗驗證，并與其他預(yù)測方法進行了比較。實驗結(jié)果表明，改進的SSA-ELM模型在預(yù)測風(fēng)電和光伏發(fā)電輸出功率方面具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)的預(yù)測方法相比，改進的模型能夠更好地捕捉到發(fā)電數(shù)據(jù)的動態(tài)特征，從而提高了預(yù)測精度。

4.結(jié)論

本文基于改進的SSA-ELM模型實現(xiàn)了對風(fēng)電和光伏發(fā)電輸出功率的短期預(yù)測。實驗結(jié)果驗證了改進模型的有效性和準(zhǔn)確性。未來可以進一步優(yōu)化模型參數(shù)，并結(jié)合其他智能算法進行進一步研究，以提高風(fēng)電和光伏發(fā)電輸出功率的預(yù)測精度和穩(wěn)定性，為電力系統(tǒng)的運行和調(diào)度提供參考依據(jù)。

綜上所述，本文提出了一種改進的SSA-ELM模型用于風(fēng)電和光伏發(fā)電輸出功率的短期預(yù)測。通過對實際發(fā)電數(shù)據(jù)進行降維和去噪，然后將子序列作為ELM模型的輸入，利用最小二乘法計算輸出層權(quán)值，最后進行輸出功率的預(yù)測。實驗結(jié)果表明，改進的模型在預(yù)測精度和穩(wěn)定性方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法，能夠更好地捕捉到發(fā)電數(shù)據(jù)的動態(tài)特