文档名：基于ANN架构的新能源发电预测模型的研究
摘要：以风能和太阳能为代表的新能源具有随机性、间歇性和波动性,对新能源发电功率进行预测是有效解决以上问题的途径.为解决可再生能源(RenewableEnergies,REs)在电力网络中不断整合对电力供应系统去中心化带来的问题,提出了一种基于神经计算的预测模型.首先,获取不同的数据集,并介绍了数据使用方法;其次,对不同的人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)架构进行了深入研究,同时探讨了不同的输入特征,以及对预测结果不确定性的评估方法;最后,通过模拟实验表明在光伏发电方面,本模型的预测相对平均绝对误差(RelativeMeanAbsoluteError,RMAE)可以在夏季达到2.5%,在冬季达到0.5%.而在整个年度内,通过使用输入类别特征的减小均值,光伏和风力发电的RMAE分别可以达到1.7%和4.9%.这一方法的实施为地区可再生能源的集成提供了有力支持,同时也为应对可再生能源的波动性和不可控性提供了新的解决思路.
Abstract：Thenewenergyrepresentedbywindenergyandsolarenergyisrandom,intermittentandfluctuating.Thepredictionofnewenergypowergenerationisaneffectivewaytosolvetheaboveproblems.Inordertosolvetheproblemofdecentralizationofpowersupplysystemcausedbythecontinuousintegrationofrenewableenergies(REs)inpowernetwork,thispaperproposesapredictionmodelbasedonneuralcomputing.Firstly,differentdatasetsareobtainedandthedatausagemethodisintroduced.Secondly,differentartificialneuralnetwork(ANN)architecturesarestudiedindepth,anddifferentinputcharacteristicsandevaluationmethodsforuncertaintyofpredictionresultsarediscussed.Finally,throughsimulationexperiments,itisshownthatintermsofphotovoltaicpowergeneration,therelativemeanabsoluteerror(RMAE)ofthepredictionofthismodelcanreach2.5%insummerand0.5%inwinter.Inthewholeyear,theRMAEofphotovoltaicandwindpowercanreach1.7%and4.9%respectivelybyusingthereducedmeanofinputcategoryfeatures.Theimplementationofthismethodprovidesstrongsupportfortheintegrationofregionalrenewableenergy,andalsoprovidesanewsolutiontodealwiththevolatilityanduncontrollabilityofrenewableenergy.
作者：杨强 颜宗辉 杜秀举 吴胜安 牟景艳 李培霞 Author：YANGQiang YANZonghui DUXiuju WUSheng'an MUJingyan LIPeixia
作者单位：贵州电网有限责任公司安顺供电局,贵州安顺561000东方电子股份有限公司,山东烟台264000
刊名：电气应用
Journal：ElectrotechnicalApplication
年，卷(期)：2024, 43(2)
分类号：
关键词：可再生能源 人工神经网络 预测模型 平均绝对误差
Keywords：renewableenergys artificialneuralnetwork predictionmodel relativemeanabsoluteerror
机标分类号：TM615TM732TM914.4
在线出版日期：2024年3月26日
基金项目：中国南方电网有限责任公司科技项目基于ANN架构的新能源发电预测模型的研究[
期刊论文] 电气应用--2024, 43(2)杨强 颜宗辉 杜秀举 吴胜安 牟景艳 李培霞以风能和太阳能为代表的新能源具有随机性、间歇性和波动性,对新能源发电功率进行预测是有效解决以上问题的途径.为解决可再生能源(RenewableEnergies,REs)在电力网络中不断整合对电力供应系统去中心化带来的问题,提出了...参考文献和引证文献
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