基于模糊C均值聚類和樣本加權(quán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日前光伏出力預(yù)測研究

基于模糊C均值聚類和樣本加權(quán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日前光伏出力預(yù)測研究基于模糊C均值聚類和樣本加權(quán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日前光伏出力預(yù)測研究

摘要：

隨著可再生能源的快速發(fā)展，光伏發(fā)電作為一種綠色清潔的能源形式，受到了廣泛關(guān)注。但光伏發(fā)電受到天氣條件的影響較大，準(zhǔn)確預(yù)測光伏出力對于優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度和電力市場交易具有重要意義。本文提出了一種基于模糊C均值聚類和樣本加權(quán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，用于預(yù)測光伏發(fā)電的日前出力。

1.引言

光伏發(fā)電是利用光電轉(zhuǎn)換原理，將太陽能轉(zhuǎn)化為電能的一種方式。光伏發(fā)電不僅具有環(huán)保、可再生的優(yōu)點(diǎn)，而且在分布式發(fā)電方面具有巨大潛力。然而，由于天氣條件的變化，光伏發(fā)電容易出現(xiàn)波動(dòng)，不便于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。光伏發(fā)電的預(yù)測能力對于電力系統(tǒng)調(diào)度、市場交易以及設(shè)備管理等方面具有重要作用。

2.相關(guān)工作

在光伏出力預(yù)測方面，已經(jīng)有很多方法被提出，例如基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。然而，傳統(tǒng)方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)存在著計(jì)算復(fù)雜度高、數(shù)據(jù)處理缺乏靈活性等問題。為了克服這些問題，本文提出了一種基于模糊C均值聚類和樣本加權(quán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。

3.方法

3.1模糊C均值聚類

為了對光伏發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，我們采用了模糊C均值聚類算法。該算法可以根據(jù)數(shù)據(jù)的分布自動(dòng)確定類別的數(shù)量，并為每個(gè)類別分配一個(gè)隸屬度。通過聚類，我們可以將相似特征的數(shù)據(jù)歸為一類，為后續(xù)預(yù)測建立起有效的數(shù)據(jù)集。

3.2樣本加權(quán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

為了處理光伏發(fā)電數(shù)據(jù)的預(yù)測問題，我們采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為基本模型，并添加了樣本加權(quán)的機(jī)制。樣本加權(quán)能夠增加關(guān)注度較高的樣本權(quán)重，提高其在訓(xùn)練過程中的影響力。通過在CNN中引入樣本加權(quán)，我們可以更好地利用光伏發(fā)電數(shù)據(jù)的特征，提高預(yù)測準(zhǔn)確度。

4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

我們使用了實(shí)際光伏發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與其他方法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的方法在準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面都具有明顯的優(yōu)勢。與傳統(tǒng)方法相比，基于模糊C均值聚類和樣本加權(quán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測光伏發(fā)電的日前出力。

5.結(jié)論

本文提出了一種新的方法用于光伏發(fā)電的日前出力預(yù)測，該方法基于模糊C均值聚類和樣本加權(quán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠在準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面取得良好的效果。這對于優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度和電力市場交易具有重要意義。未來的工作可以進(jìn)一步探索其他聚類方法和加權(quán)策略，提高光伏發(fā)電預(yù)測的精度和穩(wěn)定性。

本文提出的基于模糊C均值聚類和樣本加權(quán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法在光伏發(fā)電的日前出力預(yù)測中取得了良好的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法。通過聚類，我們能夠?qū)⑾嗨铺卣鞯臄?shù)據(jù)歸為一類，并為每個(gè)類別分配一個(gè)隸屬度，從而建立起有效的數(shù)據(jù)集。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入樣本加權(quán)機(jī)制，能夠提高關(guān)注度較高樣本的權(quán)重，進(jìn)一步提高預(yù)測準(zhǔn)確度。這種