基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的光伏短期出力預(yù)測(cè)

基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的光伏短期出力預(yù)測(cè)

一、引言

隨著能源需求的不斷增加以及對(duì)環(huán)境保護(hù)的要求，光伏發(fā)電作為一種清潔、可再生的能源形式，受到了越來(lái)越多的關(guān)注。光伏發(fā)電預(yù)測(cè)是指根據(jù)天氣條件、光照強(qiáng)度等因素，對(duì)光伏發(fā)電的短期出力進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，在促進(jìn)光伏發(fā)電的可靠性、可預(yù)測(cè)性和可調(diào)度性方面具有重要意義。

光伏發(fā)電短期出力預(yù)測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，涉及到多個(gè)因素的綜合影響。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法在建模時(shí)常常只考慮了少數(shù)幾個(gè)因素，無(wú)法準(zhǔn)確地反映出光伏發(fā)電的復(fù)雜性。而灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型（GM-ANN）是一種將灰色理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的預(yù)測(cè)模型，可以有效克服傳統(tǒng)方法的局限性。

二、灰色理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1灰色理論

灰色理論是在20世紀(jì)80年代發(fā)展起來(lái)的一種非線性、非平衡的數(shù)學(xué)理論，主要用于處理具有未知、未確定或不完備信息的問(wèn)題?；疑碚撏ㄟ^(guò)對(duì)系統(tǒng)建模與分析，能夠在數(shù)據(jù)不充分、信息不確定的情況下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)、評(píng)估和決策。

2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種仿生的計(jì)算模型，模擬了大腦神經(jīng)元之間的相互作用。它通過(guò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)來(lái)獲取數(shù)據(jù)的特征與規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和分類。

三、光伏短期出力預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建

3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

在構(gòu)建光伏短期出力預(yù)測(cè)模型之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化和分解等過(guò)程。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除異常值和缺失值。然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將數(shù)據(jù)縮放到0和1之間，便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和模型的收斂。最后，對(duì)歸一化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，以獲取數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和周期。

3.2灰預(yù)測(cè)模型建立

根據(jù)光伏發(fā)電的實(shí)際情況，選擇合適的灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行建模。常用的灰色預(yù)測(cè)模型包括GM(1,1)模型、GM(0,1)模型等。通過(guò)對(duì)光伏發(fā)電數(shù)據(jù)的分解和累加，得到其背景值序列和累加生成序列。然后通過(guò)GM模型對(duì)背景值序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到光伏發(fā)電的趨勢(shì)值。

3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)

在灰色預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)光伏發(fā)電的趨勢(shì)值進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定、激活函數(shù)的選擇和訓(xùn)練方法的選取。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面，常用的有前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。激活函數(shù)的選擇可以根據(jù)問(wèn)題的具體要求進(jìn)行，常用的有Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)等。訓(xùn)練方法的選擇一般包括梯度下降法、反向傳播算法等。

四、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證基于GM-ANN模型的光伏短期出力預(yù)測(cè)效果，本文選擇了某地光伏發(fā)電數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)樣本。通過(guò)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、GM模型建立和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)等步驟，得到了光伏發(fā)電的預(yù)測(cè)結(jié)果。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于GM-ANN模型的光伏短期出力預(yù)測(cè)具有較高的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力。通過(guò)對(duì)比實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果，可以看出模型對(duì)光伏發(fā)電的趨勢(shì)和變化規(guī)律具有較好的把握能力。同時(shí)，模型在不同時(shí)間尺度上的預(yù)測(cè)效果也較好，既能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)短期變化，又能較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)中長(zhǎng)期的趨勢(shì)變化。

五、結(jié)論

本文基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型（GM-ANN）構(gòu)建了光伏短期出力預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了其有效性和準(zhǔn)確性。該模型將灰色理論的分解與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)相結(jié)合，充分考慮了光伏發(fā)電的多因素影響，使得預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確和可靠。在實(shí)際應(yīng)用中，該模型可以為光伏發(fā)電行業(yè)提供重要的決策依據(jù)，幫助優(yōu)化光伏發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行和控制，提高光伏發(fā)電的利用效率和經(jīng)濟(jì)效益。然而，模型仍然存在一些局限性，需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)與其他傳統(tǒng)的光伏發(fā)電輸出預(yù)測(cè)模型相比，本文提出的GM-ANN模型在光伏發(fā)電預(yù)測(cè)中具有一定的優(yōu)勢(shì)。首先，GM-ANN模型采用灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式進(jìn)行建模，充分考慮了光伏發(fā)電過(guò)程中的多因素影響，如光照強(qiáng)度、溫度等。相比于單純的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，GM-ANN模型能夠更精確地捕捉到光伏發(fā)電輸出的變化規(guī)律。其次，GM-ANN模型通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色預(yù)處理，能夠更好地消除數(shù)據(jù)中的噪聲和干擾，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。通過(guò)與其他常用的光伏發(fā)電預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)GM-ANN模型在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性方面明顯優(yōu)于其他模型。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，GM-ANN模型能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)光伏發(fā)電的短期變化和中長(zhǎng)期趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)模型對(duì)光伏發(fā)電的趨勢(shì)和變化規(guī)律具有較好的把握能力。在不同時(shí)間尺度上的預(yù)測(cè)效果也較好，既能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)短期變化，又能較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)中長(zhǎng)期的趨勢(shì)變化。這表明GM-ANN模型具有一定的穩(wěn)定性和可靠性。

在實(shí)際應(yīng)用中，GM-ANN模型可以為光伏發(fā)電行業(yè)提供重要的決策依據(jù)。通過(guò)對(duì)未來(lái)光伏發(fā)電輸出的預(yù)測(cè)，可以幫助優(yōu)化光伏發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行和控制，提高光伏發(fā)電的利用效率和經(jīng)濟(jì)效益。例如，在光伏電站的運(yùn)行過(guò)程中，可以根據(jù)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)調(diào)整光伏電池板的傾斜角度和朝向，以最大化光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量。此外，光伏發(fā)電的預(yù)測(cè)結(jié)果還可以用于電力市場(chǎng)的調(diào)度和交易，有助于平穩(wěn)調(diào)節(jié)電力供需關(guān)系，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。

然而，GM-ANN模型仍然存在一些局限性，需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)。首先，模型的預(yù)測(cè)精度還可以進(jìn)一步提高。盡管GM-ANN模型在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)出色，但仍有一定的誤差存在?？赡艿母倪M(jìn)方法包括引入更多的影響因素，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。其次，模型的泛化能力還需要進(jìn)一步驗(yàn)證。目前，本文所使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)僅局限于某地光伏發(fā)電數(shù)據(jù)，可能與其他地區(qū)的光伏發(fā)電數(shù)據(jù)存在差異。因此，需要進(jìn)一步擴(kuò)大實(shí)驗(yàn)樣本的范圍，以驗(yàn)證模型在不同地區(qū)和不同環(huán)境條件下的預(yù)測(cè)能力。最后，模型的實(shí)時(shí)性也需要考慮。由于光伏發(fā)電輸出受到天氣等外部因素的影響，其預(yù)測(cè)結(jié)果需要及時(shí)更新。因此，需要進(jìn)一步研究如何實(shí)現(xiàn)模型的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，以滿足光伏發(fā)電系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)控的需求。

綜上所述，本文基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型（GM-ANN）構(gòu)建了光伏短期出力預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了其有效性和準(zhǔn)確性。該模型在光伏發(fā)電預(yù)測(cè)中具有較高的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力，可以為光伏發(fā)電行業(yè)提供重要的決策依據(jù)。然而，模型仍然存在一些局限性，需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)。希望通過(guò)本論文的研究能夠?yàn)楣夥l(fā)電預(yù)測(cè)的研究和實(shí)際應(yīng)用提供有益的參考綜合上述討論，本文基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型（GM-ANN）構(gòu)建了光伏短期出力預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了其有效性和準(zhǔn)確性。該模型在光伏發(fā)電預(yù)測(cè)中具有較高的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力，可以為光伏發(fā)電行業(yè)提供重要的決策依據(jù)。然而，模型仍然存在一些局限性，需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)。

首先是模型的預(yù)測(cè)精度還有提高的空間。盡管GM-ANN模型在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)出色，但仍然存在一定的誤差。這可能是由于模型中考慮的影響因素不夠全面，或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置不夠優(yōu)化。因此，進(jìn)一步改進(jìn)模型可以包括引入更多的影響因素，如天氣條件、季節(jié)性因素等，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高模型的預(yù)測(cè)精度。

其次，模型的泛化能力還需要進(jìn)一步驗(yàn)證。目前，本文所使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)僅限于某地光伏發(fā)電數(shù)據(jù)，可能與其他地區(qū)的光伏發(fā)電數(shù)據(jù)存在差異。因此，需要擴(kuò)大實(shí)驗(yàn)樣本的范圍，包括不同地區(qū)和不同環(huán)境條件下的光伏發(fā)電數(shù)據(jù)，以驗(yàn)證模型在不同情況下的預(yù)測(cè)能力。這將有助于模型在實(shí)際應(yīng)用中更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)光伏發(fā)電的短期出力。

最后，模型的實(shí)時(shí)性也需要考慮。光伏發(fā)電輸出受到天氣等外部因素的影響，其預(yù)測(cè)結(jié)果需要及時(shí)更新以滿足光伏發(fā)電系統(tǒng)的實(shí)時(shí)調(diào)控需求。因此，需要進(jìn)一步研究如何實(shí)現(xiàn)模型的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，以提高其實(shí)時(shí)性能。這可能涉及到數(shù)據(jù)采集和處理的技術(shù)改進(jìn)，以及模型在實(shí)時(shí)環(huán)境中的部署和調(diào)優(yōu)。

總之，本論文的研究通過(guò)構(gòu)建GM