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🔥 内容介绍
在全球积极推动可再生能源发展的背景下，光伏电站作为太阳能利用的重要方式，其规模和装机容量不断扩大。准确的短期输出功率预测对于光伏电站接入电网后的稳定运行以及电力系统的合理调度至关重要。一方面，精确的功率预测有助于电网运营商提前做好电力平衡规划，避免因光伏功率的波动导致电网频率和电压不稳定；另一方面，能帮助光伏电站运营商优化发电计划，提高能源利用效率和经济效益。然而，传统的光伏电站输出功率预测方法，如基于物理模型的方法对环境参数依赖大且计算复杂，基于统计分析的方法难以准确捕捉功率变化的非线性特性。基于加权马尔科夫链的预测建模方法为解决这些问题提供了新的思路，通过考虑状态转移的权重，能够更灵活、准确地预测光伏电站输出功率，具有重要的研究意义和应用价值。
光伏电站输出功率影响因素与数据特征
- 影响因素
光伏电站输出功率受到多种因素的综合影响。光照强度是最直接的影响因素，太阳辐射能是光伏发电的能量来源，光照强度越强，光伏电池产生的电能越多。例如，在晴朗无云的中午，光照强度大，光伏电站输出功率往往处于较高水平。温度对光伏电站输出功率也有显著影响，虽然光伏电池的发电效率与光照强度正相关，但温度升高会导致光伏电池的内阻增大，从而使发电效率降低。一般来说，当温度超过一定阈值后，温度每升高 1℃，光伏电站输出功率约下降 0.4% - 0.5%。云层覆盖情况会影响光照强度的稳定性，云层的遮挡会使光照强度瞬间变化，导致光伏电站输出功率波动。此外，大气透明度、光伏组件的老化程度等因素也会对输出功率产生一定影响。
- 数据特征
光伏电站输出功率数据呈现出明显的时间序列特性。从周期性来看，具有日周期特性，白天光照充足时功率较高，夜晚无光照时功率几乎为零。同时，在一天内，随着太阳位置的变化，功率也会呈现出先升高后降低的趋势。从波动性角度，由于天气变化的不确定性，如云层的快速移动、突然的降雨等，会导致功率数据在短时间内出现较大波动。这种周期性和波动性增加了预测的难度，但也为基于时间序列分析的预测方法提供了数据基础。
加权马尔科夫链原理
⛳️ 运行结果
状态转移矩阵f
ff =
28108 282 40 32 10
292 1292 382 93 40
51 373 1778 489 116
16 127 468 8198 696
5 25 139 693 8670
状态数量：28472 2099 2807 9505 9532
状态转移概率矩阵p
p =
0.9872 0.0099 0.0014 0.0011 0.0004
0.1391 0.6155 0.1820 0.0443 0.0191
0.0182 0.1329 0.6334 0.1742 0.0413
0.0017 0.0134 0.0492 0.8625 0.0732
0.0005 0.0026 0.0146 0.0727 0.9096
📣 部分代码
for i=1:size(Q,2)-1
B(i,:)=[-1/2*(QQ(i)+QQ(i+1)),1];
end
Yn=Q;
Yn(1)=[];
deta_a=inv(B'*B)*B'*Yn';
a=deta_a(1);
u=deta_a(2);
deta_Q=zeros(1,size(Q,2));
for i=0:T-1
deta_Q(i+1)=(Q(1)-u/a)*exp(-a*i)+u/a;
end
for i=1:size(deta_Q,2)
if i==1
de_Q(i)=deta_Q(i);
else
de_Q(i)=deta_Q(i)-deta_Q(i-1);
end
end
plot(1:size(Q,2),Q,'-k',1:size(de_Q,2),de_Q,'-b',1:size(Q,2),Q,'ok',1:size(de_Q,2),de_Q,'ob')
legend('真实值','预测值')
axis([1,max(T,size(Q,2)),0,max(max(de_Q),max(Q))+5])
title('普通GM(1,1)预测')
%% 残差GM（1，1）预测模型,与原始数据进行对比
e=Q-de_Q(1:size(Q,2));
se=abs(e);
se(1)=[];
for i=1:size(se,2)
Se(i)=sum(se(1:i));
end
for i=1:size(se,2)-1
Be(i,:)=[-1/2*(Se(i)+Se(i+1)),1];
end
Yn=se;
Yn(1)=[];
deta_a=inv(Be'*Be)*Be'*Yn';
a=deta_a(1);
u=deta_a(2);
deta_se=zeros(1,size(se,2));
for i=0:T-1
deta_se(i+1)=(se(1)-u/a)*exp(-a*i)+u/a;
end
for i=1:T-1
if i==1
de_se(i)=deta_se(i);
else
de_se(i)=deta_se(i)-deta_se(i-1);
end
end
de_se=[0,de_se];
for i=2:size(e,2)
if e(i)>0
mm(i)=1;
else
mm(i)=-1;
end
end
Qs=de_Q(1:size(Q,2))+mm.*de_se(1:size(Q,2));
figure(2)
plot(1:size(Q,2),Q,'-k',1:size(Qs,2),Qs,'-b',1:size(Q,2),Q,'ok',1:size(Qs,2),Qs,'ob')
legend('真实值','预测值')
axis([1,size(Q,2),0,max(max(Qs),max(Q))+5])
title('灰色残差马尔科夫模型与原始值对比')
%% 灰色残差马尔科夫模型进行预测
e(1)=[];
for i=size(Q,2)+1:T
pp=zeros(2,2);
for j=1:size(e,2)
if e(j)<0
aw(j,:)=[0,1];
else
aw(j,:)=[1,0];
end
end
see=se;
for j=1:size(see,2)-1
if e(j)>0&&e(j+1)>0
pp(1,1)=pp(1,1)+1;
elseif e(j)>0&&e(j+1)<0
pp(1,2)=pp(1,2)+1;
elseif e(j)<0&&e(j+1)>0
pp(2,1)=pp(2,1)+1;
else
pp(2,2)=pp(2,2)+1;
end
end
if pp(1,1)+pp(1,2)==0&&pp(2,1)+pp(2,2)~=0
Pp=[[0,0];[pp(2,1)/(pp(2,1)+pp(2,2)),pp(2,2)/(pp(2,
🔗 参考文献
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
