基于人工神经网络和模拟集成的短期光伏发电预测

基于人工神经网络和模拟集成的短期光伏发电预测

论文摘要

文章提出了一种基于人工神经网络(ANN)和模拟集成(AnEn)的短期光伏发电预测方法。该方法首先利用数值天气预报模型,以计算天文变量为输入,对光伏发电站点进行72 h的确定性和概率预测;然后分别运用基于ANN,AnEn和ANN+AnEn联合模型方法对3个光伏发电站点进行预测,并进一步利用模拟4 450个光伏电站的综合数据验证了该模型方法的可扩展性;最后利用美国国家大气研究中心(NCAR)的黄石超级计算机,在1个节点(32核)~4 450个节点(141 140核)内测试了该方法的并行运算处理能力。实验结果表明,基于ANN+AnEn联合模型方法可以获得最佳结果,同时证明了该方法适用于大规模并行计算。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 数据和基础设施
  •   1.1 模型预测
  •   1.2 综合数据
  • 2 方法
  •   2.1 ANN方法
  •   2.2 AnEn方法
  •   2.3 AnEn+ANN方法
  • 3 结果
  •   3.1 确定性预测
  •   3.2 概率预测
  •   3.3 AnEn方法的可扩展性
  •     3.3.1 一个节点上的多个核
  •     3.3.2 多个节点上的多个核
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王巍

    关键词: 人工神经网络,模拟集成,光伏发电预测

    来源: 可再生能源 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,农业科技,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 呼伦贝尔学院矿业学院

    基金: 内蒙古自治区教育厅项目(NJSZ17330)

    分类号: TM615;TP183

    DOI: 10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2019.05.007

    页码: 670-675

    总页数: 6

    文件大小: 2073K

    下载量: 359

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