基于云圖特征提取的改進混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超短期光伏功率預(yù)測方法

基于云圖特征提取的改進混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超短期光伏功率預(yù)測方法基于云圖特征提取的改進混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超短期光伏功率預(yù)測方法

摘要：

光伏發(fā)電作為可再生能源的一種重要形式，具有清潔、可持續(xù)和廣泛分布等優(yōu)勢，但其不穩(wěn)定性和間歇性導(dǎo)致了其功率預(yù)測的重要性。本文提出了一種基于云圖特征提取的改進混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超短期光伏功率預(yù)測方法。該方法利用云圖作為輸入?yún)?shù)，通過特征提取和改進混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行功率預(yù)測。實驗結(jié)果表明，該方法在超短期光伏功率預(yù)測方面具有很高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

1引言

光伏發(fā)電作為一種可再生能源形式，在能源領(lǐng)域占據(jù)越來越重要的地位。但受到天氣條件和日照強度等因素的影響，光伏功率具有不穩(wěn)定性和間歇性。因此，能夠準(zhǔn)確預(yù)測光伏功率的超短期預(yù)測方法至關(guān)重要。

2相關(guān)工作

在過去的幾十年里，學(xué)者們提出了各種各樣的光伏功率預(yù)測方法。傳統(tǒng)的方法通?；诮y(tǒng)計學(xué)原理，如時間序列模型、回歸分析等。這些方法在一定程度上能夠?qū)夥β蔬M行預(yù)測，但缺乏足夠的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，無法滿足現(xiàn)實應(yīng)用需求。

3方法

本文提出了一種基于云圖特征提取的改進混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超短期光伏功率預(yù)測方法。該方法首先利用云圖數(shù)據(jù)作為輸入?yún)?shù)，通過特征提取方法對云圖進行處理，提取出與光伏功率相關(guān)的特征。然后，將提取出的特征作為輸入，建立改進的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行功率預(yù)測。

3.1云圖特征提取

云圖是光伏功率預(yù)測中重要的參數(shù)，因為云的出現(xiàn)會直接影響太陽輻射量。因此，我們利用圖像處理技術(shù)和特征提取方法對云圖進行處理。首先，我們將云圖進行二值化處理，然后采用邊緣檢測算法提取出云圖的邊緣特征。接著，利用形態(tài)學(xué)處理對邊緣特征進行增強和去噪處理。最后，采用特征提取算法提取出云圖的特征，用于光伏功率預(yù)測模型的輸入。

3.2改進的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

傳統(tǒng)的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常由多個單一模型組成，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。本文提出了一種改進的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，融合了多個傳統(tǒng)模型的優(yōu)點。該模型首先利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對云圖特征進行擬合，然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸出進行微調(diào)，提高預(yù)測精度。此外，模型還采用了自適應(yīng)學(xué)習(xí)率技術(shù)和正則化方法，提高了模型的穩(wěn)定性和泛化能力。

4實驗與結(jié)果

為了驗證所提方法的有效性，我們使用了一組真實的光伏功率數(shù)據(jù)進行實驗。實驗結(jié)果表明，提出的方法相比于傳統(tǒng)方法在超短期光伏功率預(yù)測方面具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)方法相比，該方法的均方根誤差（RMSE）和均方誤差（MSE）分別降低了X%和Y%。

5結(jié)論

本文提出了一種基于云圖特征提取的改進混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超短期光伏功率預(yù)測方法。通過利用云圖作為輸入?yún)?shù)，通過特征提取和改進混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行功率預(yù)測，實驗結(jié)果表明該方法具有很高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。本方法的提出對于提高光伏發(fā)電的可預(yù)測性，進一步推動可再生能源應(yīng)用的發(fā)展具有積極意義。未來的研究可以進一步探索其他影響光伏功率的因素，并將其納入預(yù)測模型中，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和適用性本研究提出了一種改進的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進行超短期光伏功率預(yù)測。通過融合RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，該模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測光伏功率。實驗結(jié)果證明，相比傳統(tǒng)方法，該方法在預(yù)測準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面具有顯著改進。通過利用云圖特征提取和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率技術(shù)以及正則化方法，該模型展現(xiàn)出更高的穩(wěn)定性和泛化能力。這項研究對于提高光