基于极端学习机和模糊信息粒化的光伏发电功率区间预测

"短期光伏发电功率区间预测方法，采用极端学习机和模糊信息粒化技术，实现光伏发电功率的波动范围预测，提高电网调度的可靠性。" 光伏发电作为一种可再生能源，其广泛的应用受到全球关注。然而，光伏发电的功率输出受光照强度、环境温度等多种不确定因素影响，导致其功率输出具有随机性和波动性，这对电网的稳定运行构成挑战。因此，准确预测光伏发电功率对于电网调度和电力市场的运营至关重要。 传统点预测方法虽然能提供单一功率预测值，但无法捕捉到功率预测的不确定性。针对这一问题，文章提出了一种结合极端学习机(Extreme Learning Machine, ELM)和模糊信息粒化(Fuzzy Information Granulation)的短期光伏发电功率区间预测方法。ELM是一种高效的单层前馈神经网络，由于其快速的训练速度和良好的预测性能，常用于非线性问题的解决。 该方法首先利用三角形隶属函数对光伏发电功率的历史数据进行模糊粒化处理，将一段时间窗口内的数据转化为粒度化的信息单元，这些单元包含了功率变化值的最小值、最大值和平均值。这样的粒化过程有助于捕获数据的内在结构和波动特性。随后，粒化后的数据作为新的训练集输入到ELM模型中，通过训练得到的模型可以预测未来功率变化的可能范围，从而实现区间预测。 实证分析表明，该方法能有效预测光伏发电功率的波动范围，所有实际功率值都被预测的区间覆盖，这在实际电网调度中具有很高的实用价值。通过预测功率波动范围，调度部门可以更准确地预估电力供应，避免因光伏发电的不稳定性带来的安全风险，提高电网的稳定性。 这项工作为光伏发电功率预测提供了一种新颖且有效的解决方案，它结合了机器学习的先进理论和模糊系统的理论，为包含光伏新能源发电的电网调度提供了理论支持和技术手段。这种方法的实施将有助于优化电网的运行，降低运行成本，同时促进可再生能源的可持续发展。