出力预测

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基于图像处理和历史输出数据的光伏面板功率预测
《电工技术》2025年第6期102-105,共4页沈泓 钱伟娜 沈扬 
太阳能光伏(PV)装机在全球范围内迅速扩张,但其发电的间歇性阻碍了与电网的深入融合。短期光伏波动部分源于突发的天气变化,如云量变化,这可能在分钟级时间尺度上显著影响光伏电池板的输出。天空图像可提供当前和即将到来的云量信息,从...
关键词：分布式光伏 出力预测 深度学习 图像处理 
供暖期间多电源优化调度策略及预测分析
《暖通空调》2025年第2期32-37,共6页李东雄 杨文旭 马凯 丰胤东 成治瑾 
风光发电是山西能源转型发展的重要组成部分,冬季供暖期是风光发电出力较高的季节,由于风光发电具有季节性、随机性和间歇性特点,使得风光发电随装机容量的增加对电网峰谷差的反向调峰作用进一步增强。因此,合理调配电力资源,促进风光...
关键词：新能源 氢储能 出力预测 电力调度 风电 光电 
基于模糊加权CNN的分布式光伏短期出力预测
《信息技术》2025年第2期150-155,共6页洪杨 王同乐 孔娟 王鹏 吴亚新 
为提升光伏短期出力预测准确性,提出基于模糊加权卷积神经网络的分布式光伏短期出力预测方法。筛选气象数据,按照数据特征值陡坡图,预处理数据,建立模糊加权卷积神经网络模型,将模糊卷积网络结构分为不同的层级,基于隶属度矩阵对数据进...
关键词：模糊加权卷积神经网络 分布式光伏 光伏出力 粒子飞行算法 隶属度矩阵 
人工智能在德国电力系统中的应用
《能源评论》2025年第2期74-77,共4页郭欣 
2024年,德国的可再生能源发电量占比已达到62.7%,弃电率维持在3%左右,年均停电时间约为12分钟。在高比例可再生能源的背景下,德国电力系统正面临前所未有的挑战,主要体现在可再生能源出力预测、电力现货市场运行和电网调度管理这三个领...
关键词：可再生能源发电 停电时间 电力系统 电网调度管理 人工智能 高比例可再生能源 出力预测 市场优化 
径流式水电站出力预测的学习模型研究
《水利水电技术(中英文)》2025年第1期193-202,共10页李世林 王李东 刘晓阳 马光文 黄炜斌 朱燕梅 
中国长江电力股份有限公司项目“关联水电站发电能力及蓄能变化趋势研究”(2423020031);国家重点研发计划(2018YFB0905204)。
【目的】准确的径流式水电站出力预测对于拟定发电调度计划、电力保供策略至关重要。针对径流式水电站发电出力随机性强,直接预测精度低等特点,提出一种基于自适应变分模态分解和时间卷积网络(TCN)的组合预测模型。【方法】首先利用鲸...
关键词：径流式水电站 功率预测 鲸鱼群算法 变分模态分解 时间卷积网络 影响因素 
考虑多种实时气象因素的分布式光伏出力预测模型构建与优化
《湖南电力》2024年第6期128-133,共6页卢新星 瞿振宇 黄际元 赵子鋆 李煜亮 吴东琳 
针对光伏电源输出功率受多种因素影响,呈现随机性和间歇性,导致准确预测光伏出力困难问题,提出一种考虑多种实时气象因素的分布式光伏出力预测模型构建与优化方法。首先,按照太阳辐照度、温度、风速、每日辐照时长及相对湿度进行筛选,...
关键词：多种实时气象因素 分布式光伏 出力预测 
基于智能网关的低压光伏出力控制系统分析
《电子技术(上海)》2024年第12期152-153,共2页黄鑫 陈美龙 陈芬 许有彬 许汉生 郭春杰 章朝华 
阐述基于智能网关的低压光伏出力智能调控方案,通过智能网关实现实时数据采集、出力预测与调节指令生成,结合支持向量机对光伏出力进行短期预测,并根据电网负荷需求动态调节光伏系统输出。
关键词：智能网关 实时数据采集 出力预测 指令生成 
短期风电出力预测的融合模型比较
《电工技术》2024年第24期75-78,88,共5页杨炎昆 李玉玲 杨仕友 
风力发电具有间歇性、波动性和强随机性等特点,增加了电力系统调峰、调度的压力,因此对风电出力进行准确预测具有显著技术、经济收益。为解决传统风电预测学习方法难以消除风电随机性的问题,提出了一种基于Stacking算法的短期风电功率...
关键词：集成学习 风电预测 Stacking算法 融合模型 
Copula分位数回归方法在风电超短期出力预测上的应用被引量：2
《工程科学学报》2024年第10期1921-1929,共9页郭军红 王小萱 汪月新 李薇 丁一 贾宏涛 
国家电网公司总部科技项目(1400-202456282A-1-1-ZN)。
风电出力具有较强的随机性和波动性,相比于传统预测,分位数预测方法能够提供全面的风电功率概率分布信息,可实现更可靠的风电出力预报,对电网系统的安全和稳定运行具有重要意义.以甘肃某风电站为案例,将数据按6∶2∶2划分为训练集、验...
关键词：COPULA函数 分位数回归 风电 超短期 出力预测 
基于差分隐私和集成学习的可再生能源出力预测方法
《电力大数据》2024年第10期1-8,共8页李洋 王臻懿 谈竹奎 
国家重点研发计划资助项目(2022YFE0205300);澳门科学技术发展基金资助项目(0053/2022/AMJ)。
可再生能源在保障能源供应、改善气候环境及优化国家能源结构方面扮演着至关重要的角色。准确的可再生能源出力预测对于维持电力系统平衡和降低运行成本具有重要意义。然而,由于其高度依赖复杂的气候条件和时空相关性,传统方法难以实现...
关键词：可再生能源 出力预测 差分隐私 数据保护 集成学习 
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