Page 79 - 电力与能源2024年第二期
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第 45 卷 第 2 期                          电力与能源
                    2024 年 4 月                                                                          219

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                  能源技术


                                基于 GA⁃PSO⁃BP 与灰色关联的


                                              光伏短期功率预测



                                           孙玉波,涂承谦,李                 斌,缪健锋

                                      (国网福建省电力有限公司宁德供电公司,福建 宁德 352100)


                    摘   要:光伏功率预测本身是一个较为复杂的非线性问题,为此首先介绍了在一般情况下影响光伏发电功率
                    预测的客观因素,然后根据客观影响因素进行灰色关联度分析,把预测日作为参考,找到满足条件的日期作为
                    训练样本。针对反向传播(BP)神经网络易于陷入局部极值的问题,利用粒子群优化(PSO)算法与遗传算法
                    (GA)融合寻优,将粒子群中最优粒子进行排序,对高适应度粒子进行重组,反之进行变异;同时引入莱维飞行
                    与随机游动策略增强算法跳出局部最优的能力,加入自适应权重因子平衡算法的探索与寻优能力。仿真实例
                    证明,在不同的天气条件下,GA-PSO-BP 模型与 BP、PSO-BP、极限学习机(ELM)模型相比,预测效果更好,
                    预测误差更小。
                    关键词:光伏功率预测;粒子群优化;遗传算法;灰色关联
                    基金项目:国网福建省电力有限公司科技项目(52139022000N)
                    作者简介:孙玉波(1976—),男,高级工程师,研究方向为调度生产、变电运维、发展规划等。
                    中图分类号:TP391.9    文献标志码:A    文章编号:2095-1256(2024)02-0219-09
                      Short-term PV Power Prediction Based on GA-PSO-BP and Grey Correlation





                                       SUN Yubo,TU Chengqian,LI Bin,MIAO Jianfeng

                 (Ningde Power Supply Company,State Grid Fujian Electric Power Co.,Ltd.,Ningde 352100,Fujian Province,China)








                    Abstract:Photovoltaic(PV)power generation forecast is a more complex nonlinear problem,so this paper first

                    introduces  the  objective  factors  that  affect  PV  power  generation  forecast  under  normal  circumstances,and  then
                    conducts grey correlation analysis according to the objective factors,takes the forecast date as a reference,and


                    searches for the date meeting the conditions as a training sample. In order to solve the problem that BP neural net⁃
                    work is easy to fall into local extremum,particle swarm(PSO)and genetic algorithm(GA)are used to search for



                    optimization.  The  optimal  particles  in  the  particle  swarm  are  sorted,the  high-fitness  particles  are  recombined,

                    and vice versa. At the same time,Levy flight and random walk strategies are introduced to enhance the ability of

                    the algorithm to jump out of the local optimal,and the exploration and optimization ability of the adaptive weight

                    factor balance algorithm is added. Simulation examples show that GA-PSO-BP model has better prediction effect

                    and  smaller  error  than  BP,PSO-BP  and  ELM  model  under  different  weather  conditions,and  can  effectively

                    avoid prematurity.


                    Key words:PV generation forecast,particle swarm,genetic algorithm,grey correlation


                    近年来全球光伏系统的装机容量都在逐年增                          新参数的预测方法来预测未来 4 h 光伏电站的功
                加 [1-4] 。然而,光伏发电的稳定性太差,易受到各                      率,对于复杂的天气条件具有更高的预测精度。
                种因素的影响。为了减轻光伏系统并网对现有传                            文献[7]提出了用灰狼优化(GWO)算法对多层感
                统电网运行方面的安全稳定性造成的影响,就需                            知(MLP)神经网络进行优化的光伏功率短期预
                要对光伏短期功率预测进行研究,以期能够得到                            测模型,此方法比单一的 MLP 具有更高的准确
                                   [5]
                较为精确的预测数值 。文献[6]构建了在线更                           度。文献[8]提出了小波变换与神经网络相结合
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