基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期預測方法

基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期預測方法基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期預測方法

摘要：光伏功率的短期預測對于電力系統(tǒng)運行和能源調(diào)度具有重要意義。本文提出了一種基于VMD-GWO-ELMAN模型的光伏功率短期預測方法。該方法首先采用可變模態(tài)分解（VMD）將原始光伏功率數(shù)據(jù)分解成多個本征模態(tài)函數(shù)，然后利用改進的灰狼優(yōu)化算法（GWO）優(yōu)化ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)，最后利用ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡對分解后的本征模態(tài)函數(shù)進行預測，并通過反變換得到最終的功率預測結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地提高光伏功率短期預測的準確性和穩(wěn)定性。

1.引言

光伏發(fā)電作為可再生能源的重要組成部分，具有潔凈、可再生、分布式等特點，在全球范圍內(nèi)得到了廣泛應用。然而，光伏發(fā)電的功率波動性較大，對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和能源調(diào)度帶來挑戰(zhàn)。因此，對光伏功率進行準確的短期預測，對于電力系統(tǒng)的運行和能源調(diào)度具有重要意義。

2.光伏功率短期預測方法

2.1可變模態(tài)分解（VMD）

可變模態(tài)分解是一種基于時頻局域化分析的數(shù)據(jù)分解方法，能夠?qū)⒎瞧椒€(wěn)信號分解成多個本征模態(tài)函數(shù)（IMFs），每個IMF代表了數(shù)據(jù)中的一種模態(tài)。VMD對光伏功率數(shù)據(jù)進行分解，具有保留原始信號特征、剔除噪聲和干擾的能力。

2.2灰狼優(yōu)化算法（GWO）

灰狼優(yōu)化算法是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，模擬了灰狼群體的覓食行為，具有全局收斂性和快速收斂速度的優(yōu)點。為了提高ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡的預測性能，本文采用改進的灰狼優(yōu)化算法來尋找最優(yōu)的ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)。

2.3ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡

ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡是一種具有短期記憶能力的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，通過對歷史數(shù)據(jù)的學習和記憶，可以對未來的數(shù)據(jù)進行預測。本文利用ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡對VMD分解后的本征模態(tài)函數(shù)進行預測，得到光伏功率的短期預測結(jié)果。

3.基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期預測方法

本方法的主要流程如下：

（1）對光伏功率數(shù)據(jù)進行可變模態(tài)分解，得到多個本征模態(tài)函數(shù)。

（2）利用改進的灰狼優(yōu)化算法來優(yōu)化ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)。

（3）利用優(yōu)化后的ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡對分解后的本征模態(tài)函數(shù)進行預測。

（4）對預測結(jié)果進行反變換，得到最終的光伏功率短期預測結(jié)果。

4.實驗結(jié)果與分析

本文采用了真實的光伏功率數(shù)據(jù)進行實驗，比較了本文提出的方法與其他常用方法的預測效果。實驗結(jié)果表明，基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期預測方法在準確性和穩(wěn)定性上均優(yōu)于其他方法。具體來說，該方法能夠有效地提高光伏功率預測的精度和穩(wěn)定性，并降低了預測誤差。

5.結(jié)論

本文提出了一種基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期預測方法，通過將光伏功率數(shù)據(jù)分解成多個本征模態(tài)函數(shù)，并利用改進的灰狼優(yōu)化算法優(yōu)化ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)，最后通過ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡對分解后的本征模態(tài)函數(shù)進行預測，得到了光伏功率的短期預測結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地提高光伏功率短期預測的準確性和穩(wěn)定性。未來的研究可以進一步探索基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率長期預測方法，并與其他預測方法進行比較和分析。此外，可以考慮結(jié)合其他智能優(yōu)化算法和神經(jīng)網(wǎng)絡模型，進一步提高光伏功率預測的性能和精度本文的實驗結(jié)果表明，基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期預測方法在準確性和穩(wěn)定性上優(yōu)于其他方法。通過將光伏功率數(shù)據(jù)分解成多個本征模態(tài)函數(shù)，并利用改進的灰狼優(yōu)化算法優(yōu)化ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)，我們能夠有效地提高光伏功率預測的精度和穩(wěn)定性，同時降低了預測誤差。

在實驗過程中，我們采用了真實的光伏功率數(shù)據(jù)進行了實驗。我們將數(shù)據(jù)先進行了VMD分解，得到了多個本征模態(tài)函數(shù)。然后，我們利用改進的灰狼優(yōu)化算法對ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)進行優(yōu)化，進一步提高了預測的準確性和穩(wěn)定性。最后，通過ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡對分解后的本征模態(tài)函數(shù)進行預測，得到了光伏功率的短期預測結(jié)果。

實驗結(jié)果顯示，基于VMD-GWO-ELMAN的方法在光伏功率的短期預測上表現(xiàn)出了良好的性能。與其他常用方法相比，本文提出的方法在準確性和穩(wěn)定性上都有明顯的優(yōu)勢。具體來說，該方法能夠更精確地預測光伏功率的變化趨勢，并且具有更小的預測誤差。這意味著該方法可以更好地幫助光伏發(fā)電廠進行功率調(diào)度和運維管理，提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。

本文的研究結(jié)果具有重要的實際應用價值。光伏發(fā)電是一種可再生能源，其功率的預測對于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和經(jīng)濟調(diào)度具有重要意義。準確地預測光伏功率可以幫助電力系統(tǒng)規(guī)劃者和運營商做出合理的決策，最大限度地利用光伏發(fā)電資源，減少對傳統(tǒng)火電的依賴，降低能源消耗和環(huán)境污染。

未來的研究可以進一步探索基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率長期預測方法，并與其他預測方法進行比較和分析。長期預測可以幫助電力系統(tǒng)規(guī)劃者更好地制定未來的光伏發(fā)電規(guī)劃，提前做好相應的資源配置和網(wǎng)絡調(diào)度準備。此外，可以考慮結(jié)合其他智能優(yōu)化算法和神經(jīng)網(wǎng)絡模型，進一步提高光伏功率預測的性能和精度。例如，可以嘗試使用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等進行參數(shù)優(yōu)化，或者使用其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行預測，如長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)等。

綜上所述，本文提出的基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期預測方法具有良好的預測效果，可以在實際應用中發(fā)揮重要作用。通過分解光伏功率數(shù)據(jù)并優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)，我們可以準確地預測光伏功率的變化趨勢，為電力系統(tǒng)的運行和管理提供有效的支持。未來的研究可以進一步完善和改進該方法，以提高光伏功率預測的性能和精度綜合以上內(nèi)容，光伏功率的準確預測對于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和經(jīng)濟調(diào)度具有重要意義。本文提出了基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期預測方法，并通過實驗驗證了其在預測功率變化趨勢方面的準確性和可行性。通過分解光伏功率數(shù)據(jù)，并利用VMD方法提取出的特征作為ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，可以更好地捕捉光伏功率的非線性特征和隨時間變化的規(guī)律。

實驗結(jié)果表明，本文提出的方法在預測光伏功率數(shù)據(jù)時具有較高的準確性和預測效果。通過優(yōu)化ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)，可以進一步提高預測精度。這有助于電力系統(tǒng)規(guī)劃者和運營商制定合理的決策，最大限度地利用光伏發(fā)電資源，減少對傳統(tǒng)火電的依賴，降低能源消耗和環(huán)境污染。

未來的研究可以進一步探索基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率長期預測方法，并與其他預測方法進行比較和分析。長期預測可以幫助電力系統(tǒng)規(guī)劃者更好地制定未來的光伏發(fā)電規(guī)劃，提前做好相應的資源配置和網(wǎng)絡調(diào)度準備。此外，可以考慮結(jié)合其他智能優(yōu)化算法和神經(jīng)網(wǎng)絡模型，進一步提高光伏功率預測的性能和精度。例如，可以嘗試使用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等進行參數(shù)優(yōu)化，或者使用其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行預測，如長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)等。

本文的研究對于光伏發(fā)電的可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。通過準確預測光伏功率的變化趨勢，可以為電力系統(tǒng)的運行和管理提供有效的支持。同時，減少對傳統(tǒng)火電的依賴，提高光伏發(fā)電利用率，對于降低能源消耗和環(huán)境污染具