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：随着光伏发电技术的逐渐成熟和应用的广泛推广，光伏功率的短期预测对系统的运行和调度至关重要。本文提出了一种基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法，通过将变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）、灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer,GWO）和Elman神经网络（ElmanNeuralNetwork,ELMAN）相结合，实现对光伏功率的精确预测。

1.引言

光伏发电是一种绿色、可再生的能源利用方式，具有分散性、清洁性等优点，因此被广泛应用于电力系统中。然而，光伏发电的特点之一是其功率输出具有间歇性、不稳定性等特点，因此需要对光伏功率进行准确的预测，以实现电力系统的安全稳定运行。

2.光伏功率预测方法综述

目前，光伏功率预测方法主要包括物理建模方法、统计建模方法和基于智能算法的方法。物理建模方法基于光伏电池的工作原理和辐射、温度等环境因素建立模型，但由于模型复杂度高、参数难以确定，预测效果较差。统计建模方法基于历史数据进行统计分析和建模，但对数据的要求高，且不适用于具有非线性特征的光伏功率预测。基于智能算法的方法受到了广泛关注，如人工神经网络、遗传算法、粒子群算法等。

3.VMD-GWO-ELMAN方法原理

本文提出的VMD-GWO-ELMAN方法结合了VMD、GWO和ELMAN的优点，用于光伏功率的短期预测。首先，利用VMD对光伏功率信号进行模态分解，得到一系列具有不同频率和能量的模态函数。然后，通过GWO对各个模态函数进行优化，得到最佳的拟合参数。最后，将优化后的模态函数输入ELMAN神经网络中进行训练和预测。

4.实验设计及结果分析

本文选取某光伏电站的光伏功率数据作为实验数据，将数据分为训练集和测试集。在训练阶段，利用VMD对训练数据进行模态分解，得到多个模态函数。然后，采用GWO对每个模态函数进行优化，得到最佳的拟合参数，并将优化后的数据输入ELMAN神经网络进行训练。在测试阶段，利用训练好的ELMAN网络对测试数据进行预测，并与其他方法进行对比分析。实验结果表明，VMD-GWO-ELMAN方法能够准确预测光伏功率，并且相比其他方法具有更好的预测精度和稳定性。

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VMD、GWO和ELMAN相结合，实现对光伏功率的准确预测。实验结果表明，该方法具有较高的预测精度和稳定性，为光伏发电系统的运行和调度提供了有效的支持。然而，该方法仍然存在一些局限性，如对数据的要求较高，对参数的选择较为敏感，需要进一步改进和优化。

6.综上所述，本文提出了一种基于VMD-GWO-ELMAN的光伏功率短期预测方法。通过对光伏功率数据进行VMD模态分解，再利用GWO算法对每个模态函数进行优化得到最佳拟合参数，最后将优化后的数据输入ELMAN神经网络进行训练和预测。实验结果表明，该方法在光伏功率的预测上具有较高的精度和稳定性。然而