Système de Prévision de puissance à court-terme pour les centrales photovoltaïques

Abstract

Dans cette mémoire, des modèles hybrides sont proposés en utilisant l'algorithme de régression du processus gaussien (GPR) avec décomposition en CEEMDAN. Pour prédire LA Puissance Photovoltaïques De Chaque Demi-Horaire de la centrale photovoltaïque d’Oued Nechou- Ghardaïa, et le problème a été examiné avec des données météorologiques (variables exogènes). Et les données de la puissance photovoltaïque à un moment antérieur au jour prévu (variables internes) ont été utilisées comme entrées Une série de données de 2 ans (2016- 2017) a été utilisée pour former le modèle tandis que les données de 2017 ont été utilisées pour vérifier le modèle Validité du modèle. Les résultats ont montré l'efficacité du modèle hybride, en particulier CEEMDAN-GPR par rapport au modèle GPR classique,Le modèle a donné d'excellents résultats lors de l'utilisation de la puissance PV comme seule variable dans la série d'entrée, en termes de racine L'erreur quadratique moyenne, l'erreur quadratique moyenne relative et l'erreur absolue moyenne. Et coefficient de détermination...في ھذه الأطروحة ، تم اقتراح نماذج ھجینة باستخدام خوارزمیة انحدار العملیات الغاوسي ) (GPRمع تحلل .CEEMDANللتنبؤ بالطاقة الكھروضوئیة لكل نصف ساعة من محطة تولید الطاقة الكھروضوئیة في واد نشو-غردایة ، تم فحص المشكلة ببیانات الأرصاد الجویة )المتغیرات الخارجیة(. وتم استخدام بیانات الطاقة الكھروضوئیة في وقت قبل الیوم المحدد )المتغیرات الداخلیة( كمدخلات تم استخدام سلسلة بیانات مدتھا سنتان ) ( 2016-2017لتدریب النموذج بینما تم استخدام بیانات 2017للتحقق من صحة النموذج نموذج. أظھرت النتائج كفاءة النموذج الھجین ، وخاصة CEEMDAN-GPRمقارنة مع نموذج GPRالكلاسیكي ، وقد أعطى النموذج نتائج ممتازة عند استخدام الطاقة الكھروضوئیة كمتغیر وحید في سلسلة الإدخال ، من حیث الجذر التربیعي المتوسط للخطأ ، والمتوسط النسبي التربیعي. خطأ ومتوسط خطأ مطلق. ومعامل التحدید