基于AFSA-GRNN的风光水功率预测方法  

作　　者：黄京庆 陈家亮 

机构地区：[1]河北工程大学水利水电学院,河北邯郸056038 [2]河北工程大学河北省智慧水利重点实验室,河北邯郸056038

出　　处：《南方农机》2024年第14期15-19,34,共6页

基　　金：国家自然科学基金联合基金重点支持项目(U20A20316);河北省创新研究群体项目(E2020402074)。

摘　　要：【目的】构建以清洁低碳能源为主体的能源供应体系是实现碳中和目标的关键举措,光伏发电、风力发电与水力发电是清洁能源的重要组成部分,但风光发电的不确定性会导致出力波动,进而影响电力系统的稳定性。【方法】准确预测风光发电出力是电网合理调度、稳定运行和减少因风光发电比例失调而带来的经济损失的重要手段。针对传统神经网络算法计算速度慢且易陷入局部极小点等不足,提出了一种基于人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)改进广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)的风光水发电系统功率预测模型。【结果】1)利用AFSA算法计算出最优平滑因子值为0.2,提高了模型参数搜索的效率和鲁棒性;2)通过AFSA-GRNN模型预测风光发电功率,对光伏、风电春夏季典型日、典型月的预测结果进行误差分析,得到的RMSE分别为3.68%、3.98%、3.25%、2.7%,36.76%、23.89%、35.98%、21.34%;3)AFSA-GRNN对水力发电功率预测的误差值小于LSTM算法,RMSE为14.35%。【结论】AFSA-GRNN模型预测精度和运行效率均优于LTSM模型,可以为风光水发电预测提供参考。

关 键 词：风光水功率预测 AFSA-GRNN 平滑因子 结果对比 

分 类 号：TK8[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]