基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法

基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法

摘要：光伏功率的短期预测对于电力系统运行和能源调度具有重要意义。本文提出了一种基于VMD-GWO-ELMAN模型的光伏功率短期预测方法。该方法首先采用可变模态分解（VMD）将原始光伏功率数据分解成多个本征模态函数，然后利用改进的灰狼优化算法（GWO）优化ELMAN神经网络的参数，最后利用ELMAN神经网络对分解后的本征模态函数进行预测，并通过反变换得到最终的功率预测结果。实验结果表明，该方法能够有效地提高光伏功率短期预测的准确性和稳定性。

1.引言

光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，具有洁净、可再生、分布式等特点，在全球范围内得到了广泛应用。然而，光伏发电的功率波动性较大，对电力系统的稳定性和能源调度带来挑战。因此，对光伏功率进行准确的短期预测，对于电力系统的运行和能源调度具有重要意义。

2.光伏功率短期预测方法

2.1可变模态分解（VMD）

可变模态分解是一种基于时频局域化分析的数据分解方法，能够将非平稳信号分解成多个本征模态函数（IMFs），每个IMF代表了数据中的一种模态。VMD对光伏功率数据进行分解，具有保留原始信号特征、剔除噪声和干扰的能力。

2.2灰狼优化算法（GWO）

灰狼优化算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了灰狼群体的觅食行为，具有全局收敛性和快速收敛速度的优点。为了提高ELMAN神经网络的预测性能，本文采用改进的灰狼优化算法来寻找最优的ELMAN神经网络参数。

2.3ELMAN神经网络

ELMAN神经网络是一种具有短期记忆能力的循环神经网络，通过对历史数据的学习和记忆，可以对未来的数据进行预测。本文利用ELMAN神经网络对VMD分解后的本征模态函数进行预测，得到光伏功率的短期预测结果。

3.基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法

本方法的主要流程如下：

（1）对光伏功率数据进行可变模态分解，得到多个本征模态函数。

（2）利用改进的灰狼优化算法来优化ELMAN神经网络的参数。

（3）利用优化后的ELMAN神经网络对分解后的本征模态函数进行预测。

（4）对预测结果进行反变换，得到最终的光伏功率短期预测结果。

4.实验结果与分析

本文采用了真实的光伏功率数据进行实验，比较了本文提出的方法与其他常用方法的预测效果。实验结果表明，基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法在准确性和稳定性上均优于其他方法。具体来说，该方法能够有效地提高光伏功率预测的精度和稳定性，并降低了预测误差。

5.结论

本文提出了一种基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法，通过将光伏功率数据分解成多个本征模态函数，并利用改进的灰狼优化算法优化ELMAN神经网络的参数，最后通过ELMAN神经网络对分解后的本征模态函数进行预测，得到了光伏功率的短期预测结果。实验结果表明，该方法能够有效地提高光伏功率短期预测的准确性和稳定性。未来的研究可以进一步探索基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率长期预测方法，并与其他预测方法进行比较和分析。此外，可以考虑结合其他智能优化算法和神经网络模型，进一步提高光伏功率预测的性能和精度本文的实验结果表明，基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法在准确性和稳定性上优于其他方法。通过将光伏功率数据分解成多个本征模态函数，并利用改进的灰狼优化算法优化ELMAN神经网络的参数，我们能够有效地提高光伏功率预测的精度和稳定性，同时降低了预测误差。

在实验过程中，我们采用了真实的光伏功率数据进行了实验。我们将数据先进行了VMD分解，得到了多个本征模态函数。然后，我们利用改进的灰狼优化算法对ELMAN神经网络的参数进行优化，进一步提高了预测的准确性和稳定性。最后，通过ELMAN神经网络对分解后的本征模态函数进行预测，得到了光伏功率的短期预测结果。

实验结果显示，基于VMD-GWO-ELMAN的方法在光伏功率的短期预测上表现出了良好的性能。与其他常用方法相比，本文提出的方法在准确性和稳定性上都有明显的优势。具体来说，该方法能够更精确地预测光伏功率的变化趋势，并且具有更小的预测误差。这意味着该方法可以更好地帮助光伏发电厂进行功率调度和运维管理，提高光伏发电系统的效率和稳定性。

本文的研究结果具有重要的实际应用价值。光伏发电是一种可再生能源，其功率的预测对于电力系统的稳定运行和经济调度具有重要意义。准确地预测光伏功率可以帮助电力系统规划者和运营商做出合理的决策，最大限度地利用光伏发电资源，减少对传统火电的依赖，降低能源消耗和环境污染。

未来的研究可以进一步探索基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率长期预测方法，并与其他预测方法进行比较和分析。长期预测可以帮助电力系统规划者更好地制定未来的光伏发电规划，提前做好相应的资源配置和网络调度准备。此外，可以考虑结合其他智能优化算法和神经网络模型，进一步提高光伏功率预测的性能和精度。例如，可以尝试使用遗传算法、粒子群优化算法等进行参数优化，或者使用其他类型的神经网络模型进行预测，如长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)等。

综上所述，本文提出的基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法具有良好的预测效果，可以在实际应用中发挥重要作用。通过分解光伏功率数据并优化神经网络参数，我们可以准确地预测光伏功率的变化趋势，为电力系统的运行和管理提供有效的支持。未来的研究可以进一步完善和改进该方法，以提高光伏功率预测的性能和精度综合以上内容，光伏功率的准确预测对于电力系统的稳定运行和经济调度具有重要意义。本文提出了基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法，并通过实验验证了其在预测功率变化趋势方面的准确性和可行性。通过分解光伏功率数据，并利用VMD方法提取出的特征作为ELMAN神经网络的输入，可以更好地捕捉光伏功率的非线性特征和随时间变化的规律。

实验结果表明，本文提出的方法在预测光伏功率数据时具有较高的准确性和预测效果。通过优化ELMAN神经网络的参数，可以进一步提高预测精度。这有助于电力系统规划者和运营商制定合理的决策，最大限度地利用光伏发电资源，减少对传统火电的依赖，降低能源消耗和环境污染。

未来的研究可以进一步探索基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率长期预测方法，并与其他预测方法进行比较和分析。长期预测可以帮助电力系统规划者更好地制定未来的光伏发电规划，提前做好相应的资源配置和网络调度准备。此外，可以考虑结合其他智能优化算法和神经网络模型，进一步提高光伏功率预测的性能和精度。例如，可以尝试使用遗传算法、粒子群优化算法等进行参数优化，或者使用其他类型的神经网络模型进行预测，如长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)等。

本文的研究对于光伏发电的可持续发展具有重要的意义。通过准确预测光伏功率的变化趋势，可以为电力系统的运行和管理提供有效的支持。同时，减少对传统火电的依赖，提高光伏发电利用率，对于降低能源消耗和环境污染具