基于事例推理(CBR)的光功率預(yù)測(cè)研究.pdf

1、隨著光伏發(fā)電大量并入電網(wǎng)中，微電網(wǎng)中的光伏容量不斷增加，在緩解了能源危機(jī)和降低環(huán)境污染的同時(shí)，光伏出力的隨機(jī)性、波動(dòng)性和間斷性等特點(diǎn)也對(duì)電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)和優(yōu)質(zhì)運(yùn)行帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。對(duì)光伏出力進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，有助于供電部門(mén)適時(shí)調(diào)整供電計(jì)劃，統(tǒng)籌安排常規(guī)電源和光伏發(fā)電的協(xié)調(diào)配合，提高系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行能力。因此，為了合理制訂發(fā)電計(jì)劃，保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，需要對(duì)光伏發(fā)電輸出功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。方便電網(wǎng)調(diào)度部門(mén)提前獲取光功率，有效準(zhǔn)確的調(diào)整調(diào)度計(jì)劃；減

2、少電力系統(tǒng)的備用容量，降低電網(wǎng)運(yùn)行成本；減輕光伏并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)安全造成的不利影響。提高光伏發(fā)電經(jīng)濟(jì)效率，為光伏發(fā)電上網(wǎng)提供有利條件。
　　迄今為止，已提出多種預(yù)測(cè)方法。如傳統(tǒng)方法中的多元線(xiàn)性回歸算法，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、支持向量機(jī)(SVM)算法、基于正交最小二乘法模糊模型方法和灰色理論算法等，這些方法各具特點(diǎn)，因而就有一個(gè)如何從許多預(yù)測(cè)方法中正確選用合適的預(yù)測(cè)方法的問(wèn)題．如選擇不當(dāng)，誤差便隨之而產(chǎn)生。本文將基于事例推理機(jī)制(CBR)

3、引入到光伏電站功率預(yù)測(cè)，本文采用基于事例推理(CBR)的方法來(lái)對(duì)光功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，這是解決光伏電站功率預(yù)測(cè)問(wèn)題的新方法。與以往通常采用的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法不同。CBR出現(xiàn)的主要原因是傳統(tǒng)的基于規(guī)則的系統(tǒng)在知識(shí)獲取問(wèn)題上存在困難，不能做事例的例外處理?；谑吕评硎峭ㄟ^(guò)訪問(wèn)事例庫(kù)中的同類(lèi)事物的求解，從而獲得當(dāng)前問(wèn)題的解決方法的一種推理技術(shù)。事例推理的特點(diǎn)是將歷史經(jīng)驗(yàn)作為代替規(guī)則專(zhuān)家系統(tǒng)的“知識(shí)”存儲(chǔ)在事例庫(kù)中。對(duì)于新的預(yù)測(cè)問(wèn)題，系統(tǒng)從事