Ultra-short-term Forecasting of Photovoltaic Power Generation Based on Broad Learning System

Nan ZHOU; Xiaoyuan XU; Zheng YAN; Jianyu LU; Yaping LI

doi:10.7500/AEPS20200228002

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Ultra-short-term Forecasting of Photovoltaic Power Generation Based on Broad Learning System

Special Topic on Forecasting Technology and Its Application in Power Systems with Renewable Energy Sources | 更新时间：2025-06-16

- Ultra-short-term Forecasting of Photovoltaic Power Generation Based on Broad Learning System
- Automation of Electric Power Systems Vol. 45, Issue 1, Pages: 55-64(2021)
- 作者机构：
  
  1.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室（上海交通大学），上海市 200240
  2.国家电网公司华东分部，上海市 200120
  3.中国电力科学研究院有限公司（南京），江苏省南京市 210003
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.7500/AEPS20200228002
  CLC：
- Received：28 February 2020，
  
  Revised：2020-08-24，
  
  Published Online：01 October 2020，
  
  Published：10 January 2021
- 稿件说明：
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周楠,徐潇源,严正等.基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测[J].电力系统自动化,2021,45(1):55-64.

ZHOU Nan,XU Xiaoyuan,YAN Zheng,et al.Ultra-short-term Forecasting of Photovoltaic Power Generation Based on Broad Learning System[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(1):55-64.
周楠,徐潇源,严正等.基于宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测[J].电力系统自动化,2021,45(1):55-64. DOI： 10.7500/AEPS20200228002.

ZHOU Nan,XU Xiaoyuan,YAN Zheng,et al.Ultra-short-term Forecasting of Photovoltaic Power Generation Based on Broad Learning System[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(1):55-64. DOI： 10.7500/AEPS20200228002.

摘要

近年来，深度学习被应用于光伏发电预测中，体现出预测精度较高的优点，但也存在训练耗时等问题。对此，提出了一种基于自组织映射与宽度学习系统的光伏发电功率超短期预测模型。首先，采用自组织映射对各时刻的光伏数据进行精细化聚类，提取不同时段与气象条件下的出力波动特征；然后，构建基于宽度学习系统的光伏发电功率多步长预测模型，在网络宽度上扩展节点数目，并通过求解矩阵伪逆训练神经网络，在保证较强高维数据拟合能力的同时，具有较高的计算效率；最后，采用实际光伏发电数据进行算例分析，通过与常用的光伏发电超短期预测方法进行比较，验证所提出的方法在预测精度与训练效率上的优越性。

Abstract

In recent years

deep learning has been applied to photovoltaic (PV) power forecasting and shows the advantage of high accuracy. However

there also exist problems such as time-consuming training. In order to handle these problems

an ultra-short-term forecasting model of PV power generation based on the self-organizing map (SOM) and broad learning system (BLS) is proposed. Firstly

the SOM is applied to cluster the PV data at each moment to extract the fluctuation characteristics during different periods and under different meteorological conditions. Secondly

a multi-step forecasting model of PV power generation based on BLS is constructed

which increases the number of neurons in width and is trained by calculating the pseudoinverse matrix

thus guaranteeing strong capability for fitting high-dimensional data while keeping high computation efficiency. Finally

the actual PV power generation data are used to carry out the case study. By comparing with commonly used ultra-short-term forecasting methods

the superiority of the proposed method in terms of forecasting accuracy and training efficiency is verified. This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 52077136).

关键词

Keywords

references

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