基于光伏组件老化特性解耦的渔光互补光伏短期出力预测方法

文档摘要：渔光互补光伏发电能有效提高土地利用率和项目经济价值,但是布置于水面上的光伏板受到水面光波反射、环境温度降低、功率衰退等诸多不确定性影响因素易引起光伏组件老化,给水面光伏出力预测带来挑战.现有的短期光伏出力预测技术大量应用相似日选取以提高预测精度,但缺乏对安装环境不确定性因素引起的组件老化现象的考虑,导致对于水上光伏出力预测精度不足.为此,提出了一种基于光伏组件老化特性解耦的渔光互补光伏短期出力预测方法.首先,构建了一种基于堆叠递归自编码器基学习器的集成学习模型对数据集的老化现象进行解耦,然后运用灰色关联度分析法进行相似日选取去训练待预测时刻的深度学习预测器,并提出改进的蜜獾算法对基学习器的参数进行优化.最后以云南省禄丰市的渔光互补工程为案例验证了所提方法的有效性和优越性.

Abstract：The"fishery-solarhybridproject"effectivelyimproveslanduseefficiencyandreduceswaterevaporation.However,photovoltaicpanelsarrangedonthewatersurfaceareaffectedbymanyfactors,suchasagingandpowerdecline,makingthepredictionofwatersurfacephotovoltaicoutputchallenging.Theexistingshort-termphotovoltaicoutputpredictiontechnologyextensivelyappliessimilardayselectiontoimprovethepredictionaccuracy.However,itlacksconsiderationofagingphenomena,resultingininsufficientpredictionaccuracyforaquaticphotovoltaic.Therefore,thispaperproposesashort-termoutputpredictionmethodforcomplementaryfishingandsolarpowerthatdecouplestheagingcharacteristicsofphotovoltaicmodules.First,anintegratedlearningmodelbasedonstackedrecursiveautoencoder-basedlearnerswasconstructedtodecoupletheagingphenomenonofthedataset.Subsequently,thegreycorrelationanalysismethodwasusedtoselectsimilardaystotrainthedeeplearningpredictorforthepredictedtime,andanimprovedHoneyBadgeralgorithmwasproposedtooptimizetheparametersofthebaselearners.Finally,theeffectivenessandsuperiorityoftheproposedmethodwereverifiedthroughacasestudyoftheFisheryLightComplementaryProjectinLufengCity,YunnanProvince.

作者：宋文乐   张烨   刘航旭   王磊   葛磊蛟 Author：SONGWenle   ZHANGYe   LIUHangxu   WANGLei   GELeijiao
作者单位：国网河北省电力有限公司沧州供电分公司,河北省沧州市061000天津大学智能电网教育部重点实验室,天津市300072
刊名：电力建设 ISTICPKU
Journal：ElectricPowerConstruction
年，卷(期)：2024, 45(7)
分类号：TP242
关键词：渔光互补  组件老化  深度学习  光伏预测  集成学习  
Keywords：fishery-solarhybridproject  componentaging  deeplearning  PVforecast  integratedlearning  
机标分类号：TM715TM615F270
在线出版日期：2024年7月10日
基金项目：基于光伏组件老化特性解耦的渔光互补光伏短期出力预测方法[
期刊论文]  电力建设--2024, 45(7)宋文乐  张烨  刘航旭  王磊  葛磊蛟渔光互补光伏发电能有效提高土地利用率和项目经济价值,但是布置于水面上的光伏板受到水面光波反射、环境温度降低、功率衰退等诸多不确定性影响因素易引起光伏组件老化,给水面光伏出力预测带来挑战.现有的短期光伏出力预...参考文献和引证文献
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关键词：渔光互补,组件老化,深度学习,光伏预测,集成学习,

2024-10-4 00:42 上传 基于光伏组件老化特性解耦的渔光互补光伏短期出力预测方法.pdf

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