基于深度学习算法的光伏发电运维系统关键技术研究
这是一篇关于深度学习,光伏阵列污染图像,光伏发电功率预测,光伏运维,阿里云服务器的论文, 主要内容为太阳能是一种重要的清洁能源。暴露在自然环境中的光伏阵列不可避免的受到污染,人工检查光伏阵列是否需要清洗的方式效率低下,机器人定期清洗可能造成资源浪费,此外,光伏发电因波动性和随机性给电力调度工作带来困难。因此,建立光伏发电运维系统,实时观察光伏组件工作状态,当光伏阵列受到污染时发出警报,预测未来一段时间内发电功率以方便电力调度,实现对光伏电站运维具有重要的实用意义。论文通过分析光伏阵列清洗策略、光伏发电功率预测技术和光伏运维系统的研究现状,建立了图像分类模型和功率预测模型,开发了光伏运维系统,将算法模型应用于系统中,论文的主要工作如下:(1)研究并复现了基于卷积神经网络和残差连接的Inception-Res Net-V2算法模型,将模型应用于光伏阵列污染图像分类任务中。实验结果表明:模型没有出现过拟合或欠拟合现象,损失值收敛至0.0000124,分类精度高达99.99%,模型的受试者操作曲线下面积为0.99,逼近理想分类器。(2)研究并编写了基于GRU-Light GBM(Gated Recurrent Unit-Light Gradient Boosting Machine)集成的光伏发电功率预测模型。实验结果表明:模型没有发生过拟合或欠拟合,与极端梯度提升机、长短时记忆神经网络和深度置信神经网络对比,GRU-Light GBM集成模型的损失函数值最接近于0,预测曲线最逼近实际曲线,数据标准化后,预测值与实际值的均方误差仅为0.075。(3)开发了基于SSM框架的光伏运维系统,利用Ajax技术实现数据动态更新,利用Echarts框架实现数据可视化。实验结果表明:系统各模块功能正常,可在不加载整个界面的情况下每2秒更新一次数据,满足光伏运维系统需求。(4)在阿里云服务器上部署光伏运维系统,将Inception-Res Net-V2模型分类结果响应到前端,实现污染警报和运维功能,将GRU-Light GBM模型预测值响应到前端,实现光伏发电功率预测功能。实验结果表明:分类模型精度为100%,预测模型在天气变化平稳和变化较大情况下均方误差分别为27.47和12.61,逼近真实曲线,运维系统各个模块功能正常,用户可在电脑、手机或平板电脑上随时随地访问运维系统。
基于多气象要素降维的光伏发电功率预测研究
这是一篇关于光伏发电功率预测,模型优化,气象要素降维,系统设计的论文, 主要内容为当前,太阳能作为一种绿色可再生能源得到了广泛应用,然而光伏发电功率受环境因素的影响,具有较大的不稳定性和间歇性,这对光伏发电系统大规模并入电网及储能系统开发提出了挑战。因此,研究如何提高光伏发电功率预测精度对促进光伏并网和电力系统调度具有重要意义。本文以光伏发电功率预测为研究目标,针对国内外光伏发电功率预测的研究现状,提出了基于OVMD-t SSA-LSSVM的光伏发电功率预测模型和基于PCC-GRA-PCA的多气象要素降维方法,并设计开发了一套光伏发电功率预测系统。本文主要研究内容如下:首先对当前在光伏发电功率预测领域常用的循环神经网络、极限学习机和最小二乘支持向量机进行了研究,并分别建立光伏发电功率模型加以预测分析。通过对各个模型不同天气类型下的预测结果进行比较,发现最小二乘支持向量机有较高的光伏发电功率预测性能,对于不同的天气类型均具有较高预测精度和预测稳定性,动态性能更好。其次,为了更加精准预测光伏发电功率,本文提出了一种基于优化变分模态分解(OVMD)、自适应t分布的麻雀搜索算法(t SSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏发电功率预测模型。首先利用OVMD对输入光伏时间序列数据进行分解处理以提高数据分解精度,避免信息丢失。为避免算法后期陷入局部最优,引入t SSA算法对LSSVM模型进行参数寻优,搭建了基于OVMD-t SSA-LSSVM算法的光伏发电功率预测模型,并使用校内光伏发电系统提供的历史光伏数据和气象数据进行模型性能验证。通过使用决定系数(R2),平均绝对误差(MAE),均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)四个指标对模型性能综合评价,可以得出本文提出的OVMD-t SSA-LSSVM模型的预测精度和拟合效果均优于对比模型。实验数据表明,该模型在不同天气类型下的MAPE均小于0.0789、RMSE小于0.4035,同时,该模型的R2超过了96%。然后,为了去除数据集中无关和冗余的信息,减少模型的复杂度和计算量,本文提出了一种基于PCC-GRA-PCA的降维方法。该降维方法通过Pearson相关系数(PCC)和灰色关联分析(GRA)对多种气象要素进行了特征重要度分析,从特征选择的角度实现了数据的初步降维;再通过主成分分析(PCA)对初步降维后的数据进行处理,从特征转换的角度实现了对气象数据的二次降维;最后结合第四章所创立模型和降维后的气象数据得到预测结果,经过对比分析发现模型预测精度得到进一步的提高,其RMSE在晴天、多云和雨天天气下分别下降了0.1939、0.1207和0.1432,验证了基于PCC-GRA-PCA降维方法的有效性。最后,基于本研究提出的降维方法与优化后光伏发电功率预测模型,设计开发出了集数据预处理、数据降维、光伏发电功率预测以及光伏组件转换效率监测于一体的光伏发电功率预测系统,并利用校园内光伏站点对预测系统进行了实际案例测试。在为期31天的实验数据中,合计预测误差占比为5.15%,系统预测耗时均值为35 ms,验证了本文设计的光伏发电功率预测系统的稳定性和实用性。论文结尾对研究内容进行了总结,并对下一步值得研究的问题进行了展望。
光伏发电功率预测系统研究
这是一篇关于光伏发电功率预测,神经网络,动态领域,粒子群的论文, 主要内容为太阳能作为一种清洁可再生能源,具有资源丰富、产业化基础好、经济优势明显、环境影响小等优点,受到了世界各国越来越多的关注。但由于太阳能分布不均,利用太阳能发电易受温度、湿度等气象因素的影响,使得太阳能发电输出功率波动性大,间歇性强。大规模太阳能发电系统并网会给大电网安全、稳定运行带来不可预估的影响。因此,对未来一段时间内太阳能光伏发电输出功率进行有效、准确的预测,方便电力调度部门合理安排传统发电和光伏发电的发电计划,可以有效地降低太阳能光伏发电系统并网时对大电网的冲击,保证供电系统的平稳运行。本文以提高太阳能光伏发电输出功率预测的准确性并开发实用的功率预测系统软件为目的,对太阳能光伏发电系统输出功率预测算法进行了研究,开发设计了基于JavaEE的SSM框架的光伏发电功率预测系统软件,并采用澳大利亚艾利斯斯普林斯太阳能知识产权中心35号光伏发电站的数据进行了工程应用实践。论文主要工作如下:(1)分析了光伏发电原理及影响光伏发电输出功率的相关性。对光伏发电技术的发电原理、数学模型、影响输出功率因素等进行了探讨,通过对温度、太阳辐照、相对湿度、风速、风向等历史气象数据和历史输出功率的相关性分析,确定了影响太阳能光伏发电输出功率的相关因素。(2)对光伏发电功率预测方法进行了研究。首先建立了基于BP神经网络算法的输出功率预测模型,针对BP神经网络在预测方面的不足,进行了优化和改进,建立了基于双并联过程神经网络算法的输出功率预测模型和基于动态领域粒子群优化BP神经网络算法的输出功率预测模型。通过实例仿真研究表明:两种基于改进BP神经网络的预测模型与原模型相比均具有较高的预测精度,其中基于动态领域粒子群优化BP神经网络的输出功率预测精度更高,可以满足工程应用要求。(3)开发了光伏发电功率预测系统。对系统进行了需求分析,明确系统的设计原则,确定了系统的组织架构和逻辑架构,设计了用户管理、实时监测、功率预测、统计报表、设备管理等功能模块。基于JavaEE的SSM框架实现了光伏发电功率预测系统软件,并成功发布到基于Linux系统的阿里云服务器上,通过运行测试,系统运行稳定,可以实现在浏览器上访问,达到了预期目的。
光伏发电功率预测系统研究
这是一篇关于光伏发电功率预测,神经网络,动态领域,粒子群的论文, 主要内容为太阳能作为一种清洁可再生能源,具有资源丰富、产业化基础好、经济优势明显、环境影响小等优点,受到了世界各国越来越多的关注。但由于太阳能分布不均,利用太阳能发电易受温度、湿度等气象因素的影响,使得太阳能发电输出功率波动性大,间歇性强。大规模太阳能发电系统并网会给大电网安全、稳定运行带来不可预估的影响。因此,对未来一段时间内太阳能光伏发电输出功率进行有效、准确的预测,方便电力调度部门合理安排传统发电和光伏发电的发电计划,可以有效地降低太阳能光伏发电系统并网时对大电网的冲击,保证供电系统的平稳运行。本文以提高太阳能光伏发电输出功率预测的准确性并开发实用的功率预测系统软件为目的,对太阳能光伏发电系统输出功率预测算法进行了研究,开发设计了基于JavaEE的SSM框架的光伏发电功率预测系统软件,并采用澳大利亚艾利斯斯普林斯太阳能知识产权中心35号光伏发电站的数据进行了工程应用实践。论文主要工作如下:(1)分析了光伏发电原理及影响光伏发电输出功率的相关性。对光伏发电技术的发电原理、数学模型、影响输出功率因素等进行了探讨,通过对温度、太阳辐照、相对湿度、风速、风向等历史气象数据和历史输出功率的相关性分析,确定了影响太阳能光伏发电输出功率的相关因素。(2)对光伏发电功率预测方法进行了研究。首先建立了基于BP神经网络算法的输出功率预测模型,针对BP神经网络在预测方面的不足,进行了优化和改进,建立了基于双并联过程神经网络算法的输出功率预测模型和基于动态领域粒子群优化BP神经网络算法的输出功率预测模型。通过实例仿真研究表明:两种基于改进BP神经网络的预测模型与原模型相比均具有较高的预测精度,其中基于动态领域粒子群优化BP神经网络的输出功率预测精度更高,可以满足工程应用要求。(3)开发了光伏发电功率预测系统。对系统进行了需求分析,明确系统的设计原则,确定了系统的组织架构和逻辑架构,设计了用户管理、实时监测、功率预测、统计报表、设备管理等功能模块。基于JavaEE的SSM框架实现了光伏发电功率预测系统软件,并成功发布到基于Linux系统的阿里云服务器上,通过运行测试,系统运行稳定,可以实现在浏览器上访问,达到了预期目的。
光伏发电功率预测系统研究
这是一篇关于光伏发电功率预测,神经网络,动态领域,粒子群的论文, 主要内容为太阳能作为一种清洁可再生能源,具有资源丰富、产业化基础好、经济优势明显、环境影响小等优点,受到了世界各国越来越多的关注。但由于太阳能分布不均,利用太阳能发电易受温度、湿度等气象因素的影响,使得太阳能发电输出功率波动性大,间歇性强。大规模太阳能发电系统并网会给大电网安全、稳定运行带来不可预估的影响。因此,对未来一段时间内太阳能光伏发电输出功率进行有效、准确的预测,方便电力调度部门合理安排传统发电和光伏发电的发电计划,可以有效地降低太阳能光伏发电系统并网时对大电网的冲击,保证供电系统的平稳运行。本文以提高太阳能光伏发电输出功率预测的准确性并开发实用的功率预测系统软件为目的,对太阳能光伏发电系统输出功率预测算法进行了研究,开发设计了基于JavaEE的SSM框架的光伏发电功率预测系统软件,并采用澳大利亚艾利斯斯普林斯太阳能知识产权中心35号光伏发电站的数据进行了工程应用实践。论文主要工作如下:(1)分析了光伏发电原理及影响光伏发电输出功率的相关性。对光伏发电技术的发电原理、数学模型、影响输出功率因素等进行了探讨,通过对温度、太阳辐照、相对湿度、风速、风向等历史气象数据和历史输出功率的相关性分析,确定了影响太阳能光伏发电输出功率的相关因素。(2)对光伏发电功率预测方法进行了研究。首先建立了基于BP神经网络算法的输出功率预测模型,针对BP神经网络在预测方面的不足,进行了优化和改进,建立了基于双并联过程神经网络算法的输出功率预测模型和基于动态领域粒子群优化BP神经网络算法的输出功率预测模型。通过实例仿真研究表明:两种基于改进BP神经网络的预测模型与原模型相比均具有较高的预测精度,其中基于动态领域粒子群优化BP神经网络的输出功率预测精度更高,可以满足工程应用要求。(3)开发了光伏发电功率预测系统。对系统进行了需求分析,明确系统的设计原则,确定了系统的组织架构和逻辑架构,设计了用户管理、实时监测、功率预测、统计报表、设备管理等功能模块。基于JavaEE的SSM框架实现了光伏发电功率预测系统软件,并成功发布到基于Linux系统的阿里云服务器上,通过运行测试,系统运行稳定,可以实现在浏览器上访问,达到了预期目的。
基于多气象要素降维的光伏发电功率预测研究
这是一篇关于光伏发电功率预测,模型优化,气象要素降维,系统设计的论文, 主要内容为当前,太阳能作为一种绿色可再生能源得到了广泛应用,然而光伏发电功率受环境因素的影响,具有较大的不稳定性和间歇性,这对光伏发电系统大规模并入电网及储能系统开发提出了挑战。因此,研究如何提高光伏发电功率预测精度对促进光伏并网和电力系统调度具有重要意义。本文以光伏发电功率预测为研究目标,针对国内外光伏发电功率预测的研究现状,提出了基于OVMD-t SSA-LSSVM的光伏发电功率预测模型和基于PCC-GRA-PCA的多气象要素降维方法,并设计开发了一套光伏发电功率预测系统。本文主要研究内容如下:首先对当前在光伏发电功率预测领域常用的循环神经网络、极限学习机和最小二乘支持向量机进行了研究,并分别建立光伏发电功率模型加以预测分析。通过对各个模型不同天气类型下的预测结果进行比较,发现最小二乘支持向量机有较高的光伏发电功率预测性能,对于不同的天气类型均具有较高预测精度和预测稳定性,动态性能更好。其次,为了更加精准预测光伏发电功率,本文提出了一种基于优化变分模态分解(OVMD)、自适应t分布的麻雀搜索算法(t SSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏发电功率预测模型。首先利用OVMD对输入光伏时间序列数据进行分解处理以提高数据分解精度,避免信息丢失。为避免算法后期陷入局部最优,引入t SSA算法对LSSVM模型进行参数寻优,搭建了基于OVMD-t SSA-LSSVM算法的光伏发电功率预测模型,并使用校内光伏发电系统提供的历史光伏数据和气象数据进行模型性能验证。通过使用决定系数(R2),平均绝对误差(MAE),均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)四个指标对模型性能综合评价,可以得出本文提出的OVMD-t SSA-LSSVM模型的预测精度和拟合效果均优于对比模型。实验数据表明,该模型在不同天气类型下的MAPE均小于0.0789、RMSE小于0.4035,同时,该模型的R2超过了96%。然后,为了去除数据集中无关和冗余的信息,减少模型的复杂度和计算量,本文提出了一种基于PCC-GRA-PCA的降维方法。该降维方法通过Pearson相关系数(PCC)和灰色关联分析(GRA)对多种气象要素进行了特征重要度分析,从特征选择的角度实现了数据的初步降维;再通过主成分分析(PCA)对初步降维后的数据进行处理,从特征转换的角度实现了对气象数据的二次降维;最后结合第四章所创立模型和降维后的气象数据得到预测结果,经过对比分析发现模型预测精度得到进一步的提高,其RMSE在晴天、多云和雨天天气下分别下降了0.1939、0.1207和0.1432,验证了基于PCC-GRA-PCA降维方法的有效性。最后,基于本研究提出的降维方法与优化后光伏发电功率预测模型,设计开发出了集数据预处理、数据降维、光伏发电功率预测以及光伏组件转换效率监测于一体的光伏发电功率预测系统,并利用校园内光伏站点对预测系统进行了实际案例测试。在为期31天的实验数据中,合计预测误差占比为5.15%,系统预测耗时均值为35 ms,验证了本文设计的光伏发电功率预测系统的稳定性和实用性。论文结尾对研究内容进行了总结,并对下一步值得研究的问题进行了展望。
基于深度学习算法的光伏发电运维系统关键技术研究
这是一篇关于深度学习,光伏阵列污染图像,光伏发电功率预测,光伏运维,阿里云服务器的论文, 主要内容为太阳能是一种重要的清洁能源。暴露在自然环境中的光伏阵列不可避免的受到污染,人工检查光伏阵列是否需要清洗的方式效率低下,机器人定期清洗可能造成资源浪费,此外,光伏发电因波动性和随机性给电力调度工作带来困难。因此,建立光伏发电运维系统,实时观察光伏组件工作状态,当光伏阵列受到污染时发出警报,预测未来一段时间内发电功率以方便电力调度,实现对光伏电站运维具有重要的实用意义。论文通过分析光伏阵列清洗策略、光伏发电功率预测技术和光伏运维系统的研究现状,建立了图像分类模型和功率预测模型,开发了光伏运维系统,将算法模型应用于系统中,论文的主要工作如下:(1)研究并复现了基于卷积神经网络和残差连接的Inception-Res Net-V2算法模型,将模型应用于光伏阵列污染图像分类任务中。实验结果表明:模型没有出现过拟合或欠拟合现象,损失值收敛至0.0000124,分类精度高达99.99%,模型的受试者操作曲线下面积为0.99,逼近理想分类器。(2)研究并编写了基于GRU-Light GBM(Gated Recurrent Unit-Light Gradient Boosting Machine)集成的光伏发电功率预测模型。实验结果表明:模型没有发生过拟合或欠拟合,与极端梯度提升机、长短时记忆神经网络和深度置信神经网络对比,GRU-Light GBM集成模型的损失函数值最接近于0,预测曲线最逼近实际曲线,数据标准化后,预测值与实际值的均方误差仅为0.075。(3)开发了基于SSM框架的光伏运维系统,利用Ajax技术实现数据动态更新,利用Echarts框架实现数据可视化。实验结果表明:系统各模块功能正常,可在不加载整个界面的情况下每2秒更新一次数据,满足光伏运维系统需求。(4)在阿里云服务器上部署光伏运维系统,将Inception-Res Net-V2模型分类结果响应到前端,实现污染警报和运维功能,将GRU-Light GBM模型预测值响应到前端,实现光伏发电功率预测功能。实验结果表明:分类模型精度为100%,预测模型在天气变化平稳和变化较大情况下均方误差分别为27.47和12.61,逼近真实曲线,运维系统各个模块功能正常,用户可在电脑、手机或平板电脑上随时随地访问运维系统。
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