第三届智慧中国杯数据应用大赛 国能日新第二届光伏功率预测赛# 光伏发电具有波动性和间歇性，大规模光伏电站的并网运行对电力系统的安全性和稳定造成较大的影响。对光伏电站输出功率的高精度预测，有助于调度部门统筹安排常规能源和光伏发电的协调配合，及时调整调度计划，合理安排电网运行方式。因此，本题旨在通过利用气象信息、历史数据，通过机器学习、人工智能方法，预测未来电站的发电功率，进一步为光伏发电功率提供准确的预测结果。 包含十个场站的数据及天气数据，第一届为4个场站数据，第二届为10个场站数据。

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提出了一种新型光伏逆变器拓扑结构，其由罗氏升压电路、三相四开关逆变单元组成，可以有效提高光伏发电效率、降低光伏系统成本。针对该结构逆变器提出了一种新型前馈功率预测控制策略，其通过将自然环境分区后排列，然后逐一对其历史光伏最大功率进行寻优，从而确定相应的前馈功率预测值。该方法具有计算量小、运算速度快、实现简单、控制精度高、可靠性强的显著优点，可以省去传统逆变器控制的直流侧电压闭环，由逆变器本身完成光伏阵列的最大功率点跟踪功能，从而提高系统响应速度与可靠性。仿真与实验结果均验证了所提结构和控制方法的可行性及优越性。

2011电工杯数学建模竞赛A题，风功率数据预测问题，题目和附件数据完整。

训练集数据提供了4个电场的脱敏后的环境数据和电场实际辐照度和电场发电功率。测试集数据提供了4个电场的脱敏后的环境数据，需要利用这些数据预测每个时间点的光伏发电功率。注意： 为了贴近实际应用，环境数据提供的是预测值，不是实测值，训练集中的电场实际辐照度和电场实际发电功率为脱敏后的实测值。 训练集和测试集的描述如下： 训练集有train_1.csv, train_2.csv, train_3.csv, train_4.csv共4个文件，测试集有test_1.csv,test_2.csv,test_3.csv,test_4.csv共4个文件，分别为电场1，电场2，电场3，电场4的训练集数据和测试集数据。 补充说明： 1.实际功率中的负值是因为机组在发电不足时自身会消耗电能。 2.实发幅照度中的负值视为噪声数据。

使用樽海鞘算法结合极限学习机，应用风电场数据，根据风速温度等条件对风功率进行预测，效果不错

光伏电站短期发电功率预测方法研究，新的算法仿真

传统光伏发电功率预测存在因气象因素特征提取不综合不精确而导致预测精度不高的问题. 为了充分挖掘气象因素对光伏出力的影响, 并有效利用深度学习技术在非线性拟合方面的优势, 本文提出了一种基于气象因素充分挖掘的双向长短期记忆(Bi-directional Long Short Term Memory, BiLSTM)网络光伏发电短期功率预测方法. 在对原始数据进行异常值及标准化处理的基础上, 采用K近邻算法(K-Nearest Neighbor, KNN)在外界温度、湿度、压强等诸多气象因素中充分挖掘影响光伏出力的关键因素, 重构多元数据序列, 并在探索输入层时间步长、模型层数及每层维数等超参数的合理设置方案的基础上, 构建BiLSTM网络模型, 实现光伏发电短期功率的高精度预测. 仿真结果表明, 与KNN、深度信念网络(DBN)、BiLSTM、PCA-LSTM等经典方法比较, 所提KNN-BiLSTM方法具有更高的预测精度.

原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战，采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列，有效地提高了预测精度，避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化算法(FOA)，将风速子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数作为优化目标建立风速预测模型，扩大了参数搜索范围，提高了优化收敛速度；通过风速风功率转化关系可以求得风电场的功率值。实验结果验证了所提方法相比于EMD和LS-SVM预测方法具有更高的预测精度。