• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于EWT-KMPMR組合模型的光伏電站短期功率預(yù)測

    2017-11-13 03:27:08孫誼媊于永軍馬天嬌
    農(nóng)業(yè)工程學(xué)報 2017年20期
    關(guān)鍵詞:陰天出力電站

    李 青,孫誼媊,于永軍,王 琛,馬天嬌

    ?

    基于EWT-KMPMR組合模型的光伏電站短期功率預(yù)測

    李 青1,孫誼媊1,于永軍1,王 琛1,馬天嬌2

    (1. 國網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學(xué)研究院,電網(wǎng)技術(shù)中心,烏魯木齊 830000;2. 新疆鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院,烏魯木齊 830000)

    為提高光伏電站短期功率預(yù)測的精度,提出一種基于經(jīng)驗小波變換(empirical wavelet transform, EWT))和核最小最大概率回歸機(kernel mini max probability machine regression,KMPMR)的組合預(yù)測模型,對晴天、陰天和雨天3種天氣類型下的光伏電站出力分別進行了預(yù)測分析。該文首先采用EWT將相似日光伏功率序列分解為具有特征差異的AM-FM分量,然后根據(jù)各AM-FM分量的變化特點建立相應(yīng)的KMPMR預(yù)測模型分別進行預(yù)測并疊加得到最終預(yù)測結(jié)果。試驗結(jié)果表明,相比SVM方法,該文方法在晴天、陰天和雨天可提高預(yù)測精度(MAE)分別為56.19%、54.15%和76.33%;相比EMD-KMPMR方法,在降低近一半左右計算規(guī)模的同時,可提高預(yù)測精度(MAE)分別為9.42%、38.74%和64.52%。以阿克蘇地區(qū)光伏電站實際運行數(shù)據(jù)進行試驗驗證表明,該文方法在3種天氣類型下均可取得較高的預(yù)測精度。

    發(fā)電;模型;功率;光伏電站;組合預(yù)測模型;經(jīng)驗小波變換;核最小最大概率回歸機

    0 引 言

    光伏發(fā)電已逐漸成為僅次于風(fēng)力發(fā)電的可再生清潔能源利用形式,由于其受光照晝夜交替和氣象多變等不可控因素的直接影響,具有難以避免的間歇性特點。然而,隨著光伏發(fā)電裝機容量的逐年增長,大規(guī)模的光伏并網(wǎng)對電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行造成了很大的沖擊,因此,準確的光伏出力預(yù)測對電力系統(tǒng)調(diào)度部門合理分配火電等常規(guī)能源與光伏發(fā)電的比例具有極其重要的意義[1-4]。

    目前,中國不同地區(qū)的短期光伏功率預(yù)測模式和方法均有不同,離市區(qū)較近且氣象觀測站資源豐富地區(qū)的光伏電站,一般采用物理方法進行預(yù)測,該方法通過光伏組件參數(shù)、電廠地理位置信息及氣象數(shù)據(jù)等參數(shù)來建立太陽輻照傳遞方程、光伏組件運行方程等物理方程進行預(yù)測,但其建模過復(fù)雜,模型自適應(yīng)性差,難以準確預(yù)測突變天氣下的光伏電站出力[5-9]。中國大多光伏電站均位于偏遠地區(qū),地理位置信息和氣象觀測數(shù)據(jù)很難準確獲取,因此,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主的各種統(tǒng)計分析方法在短期光伏功率預(yù)測中應(yīng)用較多,其本質(zhì)是通過模擬歷史積累數(shù)據(jù)的運行規(guī)律來實現(xiàn)光伏電站出力預(yù)測。以SVM和其他各種計算智能方法為主的直接預(yù)測方法以及以預(yù)測太陽輻照強度為基礎(chǔ)進而得到光伏功率的間接預(yù)測方法目前已經(jīng)取得了較為成功的應(yīng)用[10-13]。然而,在數(shù)據(jù)變化劇烈的非常規(guī)天氣狀態(tài)下,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單一預(yù)測方法很難取得較高的預(yù)測精度。以小波分析和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empiricalmode decomposition,EMD)為主的各種信號預(yù)處理方法已被成功地應(yīng)用在了光伏功率序列預(yù)處理中,可實現(xiàn)對初始光伏功率序列的平穩(wěn)化處理,進而為智能預(yù)測方法提供有利的輸入數(shù)據(jù),有效改善了單一預(yù)測方法在光伏功率波動劇烈區(qū)間預(yù)測精度不高的問題。然而,小波分析法是一種需要事先設(shè)定基函數(shù),依賴于主觀經(jīng)驗的非自適應(yīng)分解方法;EMD存在較為嚴重的模態(tài)混疊現(xiàn)象,容易產(chǎn)生虛假的模態(tài)分量,且分解分量個數(shù)多,計算規(guī)模大,增加了組合預(yù)測方法的計算量[14-18]。

    在EMD的基礎(chǔ)上,文獻[19]以小波分析為理論框架,提出了經(jīng)驗小波變換(empirical wavelet transform, EWT)法,其核心思想是通過構(gòu)造合適的正交小波濾波器組對信號的Fourier譜進行自適應(yīng)劃分,以提取具有緊支撐傅里葉頻譜的AM-FM成分。EWT是在小波框架下建立的自適應(yīng)分解方法,相比于EMD,其具有理論性強,計算量小,分解的模態(tài)個數(shù)少,不存在難以解釋的虛假模態(tài)分量的優(yōu)點[20-21]。

    核最小最大概率分類機(kernel minimax probability machine classification, KMPMC)通過引進核函數(shù)在高維空間實現(xiàn)非線性分類,是一種基于高階統(tǒng)計信息的特征提取模型。核最小最大概率回歸機(KMPMR)建立在KMPMC的基礎(chǔ)上,將回歸建模問題看作概率建模的一種形式,對模型分布不作具體假設(shè),僅需給定模型數(shù)據(jù)分布的均值與協(xié)方差矩陣,能夠最大化模型的預(yù)測輸出位于其真實值邊界內(nèi)的最小概率[22-25]。

    基于上述,本文在EWT和KMPMR的基礎(chǔ)上,提出一種基于EWT與KMPMR的組合預(yù)測方法。首先利用EWT將相似日光伏功率時間序列分解為包含原光伏功率序列中不同波動尺度局部特征信息的AM-FM分量,然后根據(jù)各分量自身特性建立相應(yīng)的KMPMR預(yù)測模型分別進行預(yù)測,疊加各分量預(yù)測值以得到最終的預(yù)測結(jié)果。將EWT-KMPMR方法應(yīng)用于新疆阿克蘇地區(qū)的光伏電站功率預(yù)測中,并與包括MPMR在內(nèi)的單一預(yù)測方法以及EMD-KMPMR組合預(yù)測方法進行比較來驗證本文方法的預(yù)測效果。

    1 經(jīng)驗小波變換

    EWT方法吸取了EMD和小波分析各自的優(yōu)點,具有理論性強,計算量小,分解的模態(tài)個數(shù)少的優(yōu)點,計算結(jié)果與EMD相似,可將原信號()分解成為+1個固有模態(tài)函數(shù)f(),一個f()可以定義為一組調(diào)幅-調(diào)頻(AM-FM)信號[26]。即:

    注:Fourier支撐區(qū)間[0,π]被分割成個連續(xù)的部分,ω選擇為信號Fourier譜2個相鄰極大值點之間的中點;2τ表示圖中陰影部分的寬度。

    Note: Section [0,π] of Fourier is devided tosuccessive parts,ωis the midpoints of two adjacent maximum value; 2τis the width of shaded area.

    圖1傅里葉軸的分割

    Fig.1Partitioning of Fourier axis

    式中

    細節(jié)系數(shù)由經(jīng)驗小波函數(shù)與信號內(nèi)積產(chǎn)生:

    近似系數(shù)通過尺度函數(shù)與信號內(nèi)積產(chǎn)生:

    2 核最小最大概率回歸機

    2.1 回歸模型

    假定回歸數(shù)學(xué)模型為

    KMPMR是基于引入核函數(shù)的最小最大概率分類MPMC建立起來的,形式為

    2.2 基于核的最小最大概率分類

    即:

    可通過式(16)所示的優(yōu)化問題獲得

    通過求解式(16)最小化問題得出后,可計算b

    根據(jù)式(16)與式(17)分別求得參數(shù),b,可得u,v之間的MPM分界面為

    將式(19)所示的核函數(shù)代入式(18),通過求解可得式(20)的回歸方法:

    3 EWT-KMPMR方法

    3.1 相似日數(shù)據(jù)選取方法

    光伏功率預(yù)測中如何有效的獲取與待預(yù)測日天氣類型和光伏出力相似的訓(xùn)練樣本直接影響最終預(yù)測結(jié)果的有效性[28-30]。本文采用Corrcoef函數(shù)(計算公式與式(25)一致)提取與待預(yù)測日相關(guān)度較高的樣本來建立預(yù)測模型,對降低訓(xùn)練樣本規(guī)模和提高光伏功率預(yù)測精度具有顯著的作用。

    3.2 算法實現(xiàn)步驟

    概言之,EWT-KMPMR方法的實現(xiàn)步驟如下:

    1)使用Corrcoef函數(shù)篩選與待預(yù)測日相關(guān)度較高的訓(xùn)練樣本。

    2)將篩選出的晴天、陰天以及雨天光伏功率序列采用EWT分別進行分解,得到式(7)和式(8)所示的經(jīng)驗尺度分量和經(jīng)驗小波分量。

    3)根據(jù)各分解分量的不同特點建立不同嵌入維數(shù)的KMPMR的預(yù)測模型分別進行預(yù)測。其中,KMPMR算法實現(xiàn)為:

    Step2:通過式(16)和式(17)的分別計算得到和b

    Step3:通過和b的取值結(jié)合式(20)可計算得到0、β的取值;

    Step4:由計算出的0、β,根據(jù)式(12)計算模型的輸出;

    4)疊加各分量預(yù)測結(jié)果,得到組合預(yù)測結(jié)果。

    4 短期光伏功率預(yù)測試驗

    4.1 研究概況及方法

    阿克蘇地區(qū)太陽能資源豐富,年均輻射量為5 514.6 MJ/m2,該區(qū)域位于新疆中天山南麓,塔里木盆地西北緣,具有典型的暖溫帶大陸性干旱氣候特征,四季分明,冬冷夏熱,降水稀少,年、季變化大,日照充足,氣溫年較差和日較差大;大唐阿克蘇光伏一電站位于距阿克蘇市直線距離約19 km處,裝機總?cè)萘繛?0 MW,廠站光伏陣列安裝采用固定支架式安裝,傾角為36°,光伏組件類型采用單晶硅太陽電池組件。

    本文選取阿克蘇光伏一電站實際運行數(shù)據(jù)做為試驗數(shù)據(jù)來驗證EWT-KMPMR方法的預(yù)測效果,首先根據(jù)氣象結(jié)果將6、7月份數(shù)據(jù)劃分為晴天、陰天和雨天3種天氣類型,然后采用Corrcoef函數(shù)分別篩選出3種天氣類型下與待預(yù)測日相似度較高光伏功率數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,采用EWT對經(jīng)Corrcoef函數(shù)篩選出的相似日光伏功率序列進行分解,使用KMPMR將各分解分量分別進行預(yù)測并疊加即可得到最終的預(yù)測結(jié)果,EWT-KMPMR方法的預(yù)測流程如圖2所示。

    本文按照時間序列建模的方式,由于對原始光伏功率進行了分解,無法準確獲得溫度及其他氣象因素與各分量之間的影響關(guān)系,因此僅考慮歷史光伏功率值,可建立形如式(22)的KMPMR預(yù)測模型:

    預(yù)測評價指標采用均方根誤差(root mean square error, RMSE)、平均絕對誤差(mean absolute error, MAE)及相關(guān)度(),即

    圖2 基于EWT-KMPMR預(yù)測流程圖

    4.2 結(jié)果與分析

    4.2.1 晴天光伏功率預(yù)測實例分析

    夏日,阿克蘇地區(qū)的光伏出力大約處在07:45至21:45,采用Corrcoef函數(shù)選取阿克蘇地區(qū)2015年6月中天氣類型為晴天的光伏功率數(shù)據(jù)(圖3),以6月23日為基準,可以得到相似度計算結(jié)果如表1所示。圖3為各相似日光伏出力對比,可以看出,與表1計算結(jié)果一致,除6月7日個別樣本點外,各相似日的變化趨勢和光伏出力基本一致,因此選取表1中前4 d的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,以15 min為步長,預(yù)測6月23日07:45-21:45的光伏發(fā)電出力。

    表1 相似度計算結(jié)果

    圖3 晴天光伏功率曲線

    首先,采用EMD和EWT對5 d(每天07:45至21:45間隔為15 min的57個樣本點,共285個樣本點)的光伏功率時間序列分別進行分解,分解結(jié)果如圖4和圖5所示,可以看出,EWT和EMD的分解結(jié)果差異較大,EWT分解得到3個模態(tài)分量(0-2),而EMD分解得到5個模態(tài)分量,因此,EWT可以有效地降低構(gòu)建預(yù)測模型的個數(shù),進而降低了組合預(yù)測的計算規(guī)模。EMD分解得到的IMF分量中產(chǎn)生了一定的虛假模態(tài)分量(IMF3-IMF5完全可以用一個模態(tài)分量的形式呈現(xiàn)),不利于提取出具有真實物理意義的光伏功率子序列,相比而言,EWT的各分解分量之間具有明顯的特征差異。首先,0(經(jīng)驗尺度分量)為平穩(wěn)分量,幾乎可以取得100%的預(yù)測精度;1的波動較為規(guī)律,與晴天時光伏出力的整個變化趨勢相一致,也可以取得很高的預(yù)測精度,分量2的變化較為劇烈,會產(chǎn)生一定的預(yù)測誤差,但其幅值很小,不會為最終的預(yù)測結(jié)果帶來太大的累積誤差。

    圖4 EMD分解結(jié)果

    圖5 EWT分解結(jié)果

    圖6 光伏功率預(yù)測結(jié)果對比

    表2為使用KMPMR對分量(0-2)分別進行預(yù)測時超參數(shù)()和二分類管道寬度()的取值,各參數(shù)均通過交叉驗證的方法獲取,以得到較優(yōu)的試驗結(jié)果。

    表3給出了各種預(yù)測方法的平均絕對誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)以及相關(guān)度的定量對比,相比其他預(yù)測方法。本文方法的預(yù)測誤差上取得了顯著的降低,相比單一預(yù)測方法SVM,MAE、RMSE指標分別降低了56.19%、55.19%,相比EMD-KMPMR方法,MAE、RMSE指標分別降低了9.42%、9.59%。

    4.2.2 陰天光伏功率預(yù)測實例分析

    陰天環(huán)境下光伏出力受云層密度等多種因素的影響,具有明顯的不規(guī)律性和波動性,以7月31日為基準,可以得到2 d(26日和28日)與31日相關(guān)度較高的數(shù)據(jù)(相關(guān)度>0.8),相關(guān)度計算結(jié)果如表1所示。

    圖7為3個相似日光伏出力對比,可以看出,相比晴天,陰天光伏出力相關(guān)度相對不高,但仍然具有一定的相似性,因此選取26日和28日的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,以15 min為步長,預(yù)測7月31日07:45-21:45的光伏發(fā)電出力。

    表2 不同KMPMR模型的參數(shù)取值

    表3 EWT-KMPMR與其他預(yù)測方法的性能比較

    圖7 陰天光伏功率曲線

    圖8和圖9為3個相似日光伏序列的分解結(jié)果圖,本例中,EWT分解得到3個模態(tài)分量(0-2),而EMD分解得到6個分量,因此,EWT可以降低一半的組合預(yù)測計算規(guī)模,而EMD的分解分量中的后4個分量(IMF3-IMF6)中出現(xiàn)了難以解釋的虛假模態(tài)分量,影響分解效果的同時增加了計算量。在分量0-2的預(yù)測模型中,嵌入維分別取值為2、5、7。圖10為EWT-KMPMR方法與其他方法的預(yù)測結(jié)果對比圖,可以看出,各種預(yù)測方法在變化尖銳的樣本點均產(chǎn)生了一定的誤差,但相比而言,本文方法的預(yù)測效果依然是最好的,相比晴天光伏功率預(yù)測(陰天環(huán)境下光伏功率的波動性很大),本例中本文方法相比EMD-KMPMR方法預(yù)測精度提高程度更加明顯。

    圖8 EMD分解結(jié)果

    圖9 EWT分解結(jié)果

    圖10 光伏功率預(yù)測結(jié)果對比

    通過交叉驗證法獲取的各KMPMR分預(yù)測模型中參數(shù)、的取值見表2。

    本文方法的預(yù)測誤差(MAE、RMSE)相比單一預(yù)測方法及EMD-KMPMR組合預(yù)測方法均降低了很多,相比SVM方法,MAE、RMSE指標分別降低了54.15%、53.36%,相比EMD-KMPMR方法,MAE、RMSE指標分別降低了38.74%、33.96%(表3)。

    4.2.3 雨天光伏功率預(yù)測實例分析

    圖11為包括6月28日在內(nèi)的共計6 d雨天07:45-21:45時刻的光伏發(fā)電出力的序列變化趨勢圖,可看出雨天的光伏出力整體偏低,結(jié)合表1的相似度計算結(jié)果,以相關(guān)度(>0.8)為選取標準,選取表1中前5日的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,以15 min為步長,預(yù)測6月28日07:45-21:45的光伏發(fā)電出力。

    圖11 雨天光伏功率曲線

    圖12和圖13為6個相似日的光伏序列的分解結(jié)果圖,同晴天和陰天,EMD仍然分解得到了較多的虛假模態(tài)分量,而EWT分解分量中,僅分量2(幅值很?。樽罱K的預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生一定的累計誤差。

    圖12 EMD分解結(jié)果

    圖13 EWT分解結(jié)果

    超參數(shù)()和二分類管道寬度()的取值,各參數(shù)均通過交叉驗證的方法獲取得到見表2。

    在分0-2的預(yù)測模型中,嵌入維分別取值為3、6、7。圖14給出了各種方法方法的預(yù)測結(jié)果對比圖,由圖14可見,本文方法的預(yù)測效果最好。本文方法的預(yù)測誤差相比SVM,MAE、RMSE指標分別降低了76.33%、78.43%,相比EMD-KMPMR方法,MAE、RMSE指標分別降低了64.52%、65.70%(表3)。

    圖14 光伏功率預(yù)測結(jié)果對比

    5 結(jié) 論

    本文提出了一種基于EWT和KMPMR的短期光伏功率組合預(yù)測方法。文中以相關(guān)度計算結(jié)果為依據(jù)選取相似日光伏功率作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),對晴天、陰天和雨天3種光伏電站出力分別進行了預(yù)測分析,試驗結(jié)果表明,相比SVM等單一預(yù)測方法,EWT-KMPMR可提高預(yù)測精度(MAE)高達(54.15%~76.33%)左右,相比EMD-KMPMR方法,在大量降低組合預(yù)測計算規(guī)模的同時,可提高預(yù)測精度高達(9.42%~64.52%)左右。同時,對比3個試驗結(jié)果,在陰天和雨天2種數(shù)據(jù)波動較大的預(yù)測實例中,EWT-KMPMR方法預(yù)測精度較其他方法提高幅度更大,因此,本文組合預(yù)測方法對非常規(guī)天氣光伏功率出力預(yù)測具有很好的應(yīng)用價值,可有效降低光伏發(fā)電功率的隨機性對電網(wǎng)的安全可靠運行帶來的影響。

    [1] 趙爭鳴,劉建政,孫曉英. 太陽能光伏發(fā)電及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2005:34-56.

    [2] 龔鶯飛,魯宗相,喬穎,等. 光伏功率預(yù)測技術(shù)[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2016,40(4):140-151.

    Gong Yingfei, Lu Zongxiang, Qiao Ying, et al. An review of photovoltaic energy system output forecasting techology[J]. Automation of Electric Power Systems, 2016, 40(4): 140-151. (in Chinese with English abstract)

    [3] 田春光,田利,李德鑫,等. 基于混合儲能系統(tǒng)跟蹤光伏發(fā)電輸出功率的控制[J]. 電工技術(shù)學(xué)報,2016,31(14):75-83.

    Tian Chunguang, Tian Li, Li Dexin, et al. Control strategy for tracking the output power of photovoltaic powergeneration based on hybrid energy storage system[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2016, 31(14): 75-83. (in Chinese with English abstract)

    [4] 汪海瑛,白曉民. 并網(wǎng)光伏的短期運行備用評估[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2013,37(5):55-60.

    Wang Haiying, Bai Xiaomin. A Very short-term prediction model for photovoltaic power based on ground-based cloud images[J]. Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(5): 55-60. (in Chinese with English abstract)

    [5] 茆美琴,周松林,蘇建徽. 基于風(fēng)光聯(lián)合概率分布的微電網(wǎng)概率潮流預(yù)測[J]. 電工技術(shù)學(xué)報,2014,29(2):55-63.

    Mao Meiqin, Zhou Songlin, Su Jianhui. Probabilistic power flow forecasting of microgrid based on joint probability distribution about wind and irradiance[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2014, 29(2): 55-63. (in Chinese with English abstract)

    [6] Lorenz E, Hurka J, Heinemann D, et al. Irradiance forecasting for the power prediction of grid-connected photovoltaic systems[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2009, 2(1): 2-10.

    [7] 朱想,居蓉蓉,程序,等. 組合數(shù)值天氣預(yù)報與地基云圖的光伏超短期功率預(yù)測模型[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2015,39(6):4-10.

    Zhu Xiang, Ju Rongrong, Cheng Xu, et al. A very short -term prediction model for photovoltaic power based on numerical weather predication and ground-based cloud images[J]. Automation of Electric Power Systems, 2015, 39(6): 4-10. (in Chinese with English abstract)

    [8] Lorenz E, Hurka J, Heinemann D, et al. Irradiance forecasting for the power prediction of grid-connected photovoltaic systems[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2009, 2(1): 2-10.

    [9] 陳昌松,段善旭,蔡濤,等. 基于模糊識別的光伏出力短期預(yù)測系統(tǒng)[J]電工技術(shù)學(xué)報,2011,26(7):83-89.

    Chen Changsong, Duan Shanxu, Cai Tao, et al. Short-term photovoltaic generation forecasting system based on fuzzy recognition[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2011, 26(7): 83-89. (in Chinese with English abstract)

    [10] 朱永強,田軍. 最小二乘支持向量機在光伏功率預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2011,35(7):54-59.

    Zhu Yongqiang, Tian Jun. Application of least square support vector machine in photovoltaic power forecasting[J]. Power System Technology, 2011, 35(7): 54-59. (in Chinese with English abstract)

    [11] Shi Jie, Lee Weijei, Liu Yongqian, et al. Forecasting power output of photovoltaic systems based on weather classification and support vector machines[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2012, 48(3): 1064-1069.

    [12] 陳昌松,段善旭,殷進軍. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列發(fā)電預(yù)測模型的設(shè)計[J]. 電工技術(shù)學(xué)報,2009,24(9):153-158.

    Chen Changsong, Duan Shanxu, Yin Jinjun. Design of photovoltaic array power forecasting model based on neutral network[J].Transactions of China Electrotechnical Society, 2009, 24(9): 153-158. (in Chinese with English abstract)

    [13] Shi J, Lee W J, Liu Y, et al. Forecasting power output of photovoltaic systems based on weather classification and support vector machines[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2012, 48(3): 1064-1069.

    [14] 張立影,劉智昱,孟令甲,等. 基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏功率預(yù)測[J]. 可再生能源,2015,33(2):171-176.

    Zhang Liying, Liu Zhiyu, Meng Lingjia, et al. Photovoltaic output power prediction approach based on wavelet transform and neural network[J]. Renewable Energy Resources, 2015, 33(2): 171-176.

    [15] 高相銘,楊世鳳,潘三博. 基于EMD和ABC-SVM 的光伏并網(wǎng)系統(tǒng)輸出功率預(yù)測研究[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制,2015,43(21):86-92.

    Gao Xiangming, Yang Shifeng, Pan Sanbo. A forecasting model for output power of grid-connected photovoltaic generation systembased on EMD and ABC-SVM[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(21): 86-92. (in Chinese with English abstract)

    [16] 茆美琴,龔文劍,張榴晨,等. 基于EEMD-SVM方法的光伏電站短期出力預(yù)測[J]. 中國電機工程學(xué)報,2013,33(34):17-24.

    Mao Meiqin, Gong Wenjian, Zhang Liuchen, et al. Short-term photovoltaic generation forecasting based on EEMD-SVM combined method [J]. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(34): 17-24. (in Chinese with English abstract)

    [17] Huang N E, Shen Z, Long S R, et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J]. Proceedings of the Royal Society of London. Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 1998, 454(1971): 903-995. (in Chinese with English abstract)

    [18] Wu Zhaohua, Norden E Huang. Ensemble empirical mode decomposition: A noise assisted data analysis method[J]. Advances in Adaptive Data Analysis, 2008, 1(1): 1-41.

    [19] Gilles J. Empirical wavelet transform[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2013, 61(16): 3999-4010.

    [20] 黃南天,張書鑫,蔡國偉,等. 采用EWT和OCSVM的高壓斷路器機械故障診斷[J].儀器儀表學(xué)報,2015,36(12):2773-2781.

    Huang Nantian, Zhang Shuxin, Cai Guowei, et al. Mechanical fault diadnosis of high voltage circuit breakers utilizing empirical wavelet transform and one-class support vector machine[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument , 2015, 36(12): 2773-2781. (in Chinese with English abstract)

    [21] Chen J, Pan J, Li Z, et al. Generator bearing fault diagnosis for wind turbine via empirical wavelet transform using measured vibration signals[J]. Renewable Energy, 2016, 89(5): 80-92.

    [22] Lanckriet G R G, Ghaoui L E, Bhattacharyya C, et al. Minimax probability machine[J]. Neural Information Processing

    Systems, 2002, 54(22): 801-807.

    [23] Strohmann T, Grudic G Z. A formulation for mini max probability machine regression[[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2003, 39(16): 785-792.

    [24] Strohmann T R, Grudic G Z. Robust minimax probability machine regression[J]. Journal of Machine Learning Research, 2003, 54(5): 1-27.

    [25] Kumar M, Mittal M, Samui P. Performance assessment of genetic programming (GP) and minimax probability machine regression (MPMR) for prediction of seismic ultrasonic attenuation[J]. Earthquake Science, 2013, 26(2): 147-150.

    [26] Daubechies I, Lu J, Wu H T. Synchrosqueezed wavelet transforms: An empirical mode decomposition like tool[J]. Journal of Applied and Computational Harmonic Analysis, 2011, 30(2): 243-261.

    [27] Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets[M].Florida: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992: 117-143.

    [28] 傅美平,馬紅偉,毛建容. 基于相似日和最小二乘支持向量機的光伏發(fā)電短期預(yù)測[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制,2012,40(16):65-69.

    Fu Meiping, Ma Hongwei, Mao Jianrong. Short-term photovoltaic power forecasting based on similar days and least square support vector machine[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(16): 65-69. (in Chinese with English abstract)

    [29] 陳通,孫國強,衛(wèi)志農(nóng),等. 基于相似日和CAPSO-SNN 的光伏發(fā)電功率預(yù)測[J]. 電力自動化設(shè)備,2017,37(3):72-77.

    Chen Tong, Sun Guoqiang, Wei Zhinong. Photovoltaic power generation forecasting based on similar day and CAPSO-SNN[J]. Electric Power Automation Equipment, 2017, 37(3): 72-77. (in Chinese with English abstract)

    [30] 廖衛(wèi)強,張認成,俞萬能,等. 基于相似樣本及PCA 的光伏輸出功率預(yù)測[J]. 太陽能學(xué)報,2016,37(9):2377-2385.

    Liao Weiqian, Zhang Rencheng, Yu Wanneng, et al. Prediction of output power of photovoltaic based on similar samples and principal component analysis[J]. Acta Energiae Sinica, 2016, 37(9): 2377-2385. (in Chinese with English abstract)

    Short-term photovoltaic power forecasting for photovoltaic power station based on EWT-KMPMR

    Li Qing1, Sun Yiqian1, Yu Yongjun1, Wang Chen1, Ma Tianjiao2

    (1830000,; 2.830000,)

    As one of the renewable energy sources, photovoltaic generation technology has gradually become an important power generation method ranking only the second to the wind power generation technology, however, because of the uncontrollable influence factors that come from the day and night alternation and unstable meteorology condition, the output of photovoltaic power has intermittent and strong nonlinear characteristicsunavoidably. At present, the short-term photovoltaic power forecast models in different areas are not same, and the physical forecasting method was used in the photovoltaic power station that is close to downtown and the area with rich meteorological observatory resources, however, due to its complex modeling and poor adaptivity, it is difficult to predict the photovoltaic station power output accurately when the weather changes suddenly. SVM (support vector machine) and other various computational intelligence methods have been used widely in the short-term photovoltaic power forecast, whose essence is to simulate operation law of the historical data to implement the photovoltaic power station output prediction, so it is still difficult to achieve a higher prediction precision when the data change severely or under abnormal weather conditions by the single forecasting method based on neural network. Based on empirical wavelet transform (EWT) - kernel minimax probability machine regression (KMPMR), a kind of combined forecasting method is proposed to improve the short-term photovoltaic power forecasting accuracy, and the photovoltaic output power on sunny days, cloudy days and rainy days is forecasted and analyzed respectively. EWT inherits the advantages of empirical mode decomposition (EMD) and wavelet transform, and takes the advantages of strong theorization, small amount of computation and fewer decomposed modes. The KMPMR method achieves nonlinear data classification in the high-dimensional space with the help of kernel functions mapping, and minimizes the maximum probability of the classifier which was misclassified. Based on the advantages of EWT and KMPMR, at the same time, in view of the effect of the selection of training sample oneffectiveness of the predicted results, the Corrcoef function is used to obtain the training samples whose photovoltaic power output and change characteristics are parallel to the data of the forecast day, and then the photovoltaic power sequence is decomposed into different AM-FM components with different characteristics by using EWT. Finally, the different KMPMR model is used to forecast each AM-FM component according to their respective characteristics, and the predictive value of each component is superimposed to obtain the final prediction result. The experimental results show that the proposed method can improve the prediction accuracy, with the reduction of MAE (mean absolute error) and RMSE (root mean square error) of 56.19% and 55.19%, 54.15% and 53.36%, and 76.33% and 78.43% compared with the SVM method on sunny days, cloudy days and rainy days. Compared with the EMD-KMPMR method, the MAE and RMSE can be reduced by 9.42% and 9.59%, 38.74% and 33.96%, and 64.52% and 65.70% respectively. In the end, the experimental results show that the proposed method can obtain a higher prediction in 3 kinds of weather by using the actual operation data of photovoltaic power station in Aksu area. Inadditiontothis, through comparing the results of the 3 experiments, the improved prediction accuracy proportion of EWT-KMPMR method in the experiment of cloudy and rainy days is larger than that of sunny days. Therefore, the EWT-KMPMR method has a good application value for the photovoltaic power output prediction under non-conventional weather, which can effectively reduce the influence of randomness on photovoltaic power for the power grid safety and reliable operation.

    power generation; models; power; photovoltaic power station; combined forecasting model; empirical wavelet transform; kernel minimax probability machine regression

    10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.033

    TM615

    A

    1002-6819(2017)-20-0265-09

    2017-05-30

    2017-07-03

    新疆維吾爾自治區(qū)重大科技專項發(fā)展計劃項目:光伏發(fā)電關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用(2016A02004);國家電網(wǎng)公司發(fā)展計劃項目:基于串阻型逆變器的光伏電站并網(wǎng)特性實證性研究與測試(5230DK160006)

    李 青,男,甘肅天水人,助理工程師,研究方向為風(fēng)電及光伏功率預(yù)測研究。Email:18699069836@163.com

    李 青,孫誼媊,于永軍,王 琛,馬天嬌. 基于EWT-KMPMR組合模型的光伏電站短期功率預(yù)測[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2017,33(20):265-273. doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.033 http://www.tcsae.org

    Li Qing, Sun Yiqian, Yu Yongjun, Wang Chen, Ma Tianjiao. Short-term photovoltaic power forecasting for photovoltaic power station based on EWT-KMPMR[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(20): 265-273. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.033 http://www.tcsae.org

    猜你喜歡
    陰天出力電站
    三峽電站再創(chuàng)新高
    太陽躲在哪里
    啟蒙(3-7歲)(2020年9期)2020-09-30 05:45:24
    低影響開發(fā)(LID)在光伏電站中的應(yīng)用
    給陰天染上色彩
    陰天
    好孩子畫報(2017年1期)2017-04-06 17:44:51
    風(fēng)電場有功出力的EEMD特性分析
    要爭做出力出彩的黨員干部
    河南電力(2016年5期)2016-02-06 02:11:35
    風(fēng)電場群出力的匯聚效應(yīng)分析
    電測與儀表(2015年5期)2015-04-09 11:31:12
    哲理漫畫
    健康必讀(2014年1期)2014-06-23 14:58:22
    少妇人妻精品综合一区二区| av在线观看视频网站免费| av福利片在线| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 色婷婷久久久亚洲欧美| 精品视频人人做人人爽| av.在线天堂| 日韩中字成人| 观看美女的网站| 少妇熟女欧美另类| 国产精品国产av在线观看| 亚洲av日韩在线播放| 亚洲av.av天堂| 男男h啪啪无遮挡| 国产精品伦人一区二区| 国产伦理片在线播放av一区| 日本与韩国留学比较| 免费av中文字幕在线| 色婷婷久久久亚洲欧美| 赤兔流量卡办理| 国产成人精品无人区| 久久久久久伊人网av| 色视频在线一区二区三区| 久久精品夜色国产| 91精品一卡2卡3卡4卡| 国产永久视频网站| 在线观看国产h片| 男人爽女人下面视频在线观看| tube8黄色片| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 少妇被粗大猛烈的视频| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 韩国高清视频一区二区三区| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 久久99蜜桃精品久久| 亚洲精品国产色婷婷电影| 丝袜脚勾引网站| 免费黄频网站在线观看国产| 三级国产精品欧美在线观看| 国产男人的电影天堂91| 黄色视频在线播放观看不卡| kizo精华| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 亚洲欧洲日产国产| 青春草国产在线视频| 少妇的逼水好多| 男的添女的下面高潮视频| 在线观看三级黄色| 国产黄色视频一区二区在线观看| 国产精品不卡视频一区二区| 只有这里有精品99| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 国产一级毛片在线| 久久久久久久久久久免费av| 99热网站在线观看| 老司机影院成人| 精品久久久噜噜| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 国产国拍精品亚洲av在线观看| 人妻人人澡人人爽人人| 中文字幕久久专区| 大话2 男鬼变身卡| 我要看日韩黄色一级片| 国产视频内射| 大香蕉久久网| 国国产精品蜜臀av免费| 免费在线观看成人毛片| 亚洲中文av在线| 欧美bdsm另类| 亚洲综合精品二区| 久久这里有精品视频免费| 亚洲av欧美aⅴ国产| 高清av免费在线| av女优亚洲男人天堂| 国产色婷婷99| 永久网站在线| 国产亚洲欧美精品永久| 乱系列少妇在线播放| 国产伦精品一区二区三区四那| 日韩一本色道免费dvd| 黑人猛操日本美女一级片| 亚洲欧美一区二区三区国产| 99re6热这里在线精品视频| 69精品国产乱码久久久| 一本久久精品| 久久久精品免费免费高清| a级毛片在线看网站| 久久久精品94久久精品| 香蕉精品网在线| 黄色配什么色好看| 99久久中文字幕三级久久日本| 亚洲综合精品二区| 国产成人午夜福利电影在线观看| 99热国产这里只有精品6| 国产成人a∨麻豆精品| 日日啪夜夜爽| 精品人妻偷拍中文字幕| 精品少妇久久久久久888优播| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 免费播放大片免费观看视频在线观看| 春色校园在线视频观看| 国产精品国产av在线观看| 久久99蜜桃精品久久| av在线播放精品| 免费黄网站久久成人精品| 国产男女超爽视频在线观看| 国产精品人妻久久久影院| 精品一区二区三区视频在线| 99国产精品免费福利视频| 精华霜和精华液先用哪个| 美女福利国产在线| 国产淫语在线视频| av福利片在线| 春色校园在线视频观看| 日韩精品免费视频一区二区三区 | 日韩在线高清观看一区二区三区| 久久久久精品久久久久真实原创| 日本欧美国产在线视频| 国产av一区二区精品久久| 精品熟女少妇av免费看| 亚洲欧美精品自产自拍| 国产淫片久久久久久久久| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 99九九在线精品视频 | 国产精品久久久久久精品古装| av黄色大香蕉| 18+在线观看网站| 成人亚洲欧美一区二区av| 久久久午夜欧美精品| 国产精品无大码| 一级a做视频免费观看| 视频中文字幕在线观看| 国产精品熟女久久久久浪| 特大巨黑吊av在线直播| 日本欧美视频一区| 色网站视频免费| 婷婷色麻豆天堂久久| 成人漫画全彩无遮挡| 欧美日韩亚洲高清精品| 亚洲成人av在线免费| 亚洲国产欧美在线一区| 青春草国产在线视频| 国产精品.久久久| 七月丁香在线播放| 狂野欧美激情性bbbbbb| www.av在线官网国产| 色婷婷av一区二区三区视频| 大香蕉97超碰在线| 国产av一区二区精品久久| 亚洲精品日韩av片在线观看| 2021少妇久久久久久久久久久| av专区在线播放| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 高清不卡的av网站| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 精品国产国语对白av| 精品一区二区三卡| 中文欧美无线码| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 蜜桃在线观看..| 99热国产这里只有精品6| av不卡在线播放| 少妇被粗大的猛进出69影院 | 国产精品一区二区三区四区免费观看| 一本色道久久久久久精品综合| 国产精品99久久99久久久不卡 | 免费播放大片免费观看视频在线观看| 97精品久久久久久久久久精品| 在线精品无人区一区二区三| 亚洲av男天堂| 性色av一级| 波野结衣二区三区在线| 久久午夜综合久久蜜桃| 午夜影院在线不卡| 亚洲精品日韩av片在线观看| 亚洲国产精品成人久久小说| 国产伦在线观看视频一区| 少妇人妻 视频| 99久国产av精品国产电影| 国产精品人妻久久久久久| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 国产淫片久久久久久久久| 欧美+日韩+精品| 精品一区二区免费观看| 啦啦啦啦在线视频资源| 三级国产精品欧美在线观看| 男男h啪啪无遮挡| 日韩精品免费视频一区二区三区 | 女性生殖器流出的白浆| av天堂久久9| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 亚洲一区二区三区欧美精品| 高清欧美精品videossex| 久久av网站| 精品一区二区免费观看| 99热6这里只有精品| 伊人久久精品亚洲午夜| 午夜日本视频在线| 大片免费播放器 马上看| 精品视频人人做人人爽| 亚洲综合色惰| 免费看日本二区| 大话2 男鬼变身卡| 亚洲高清免费不卡视频| 亚洲久久久国产精品| 日韩三级伦理在线观看| 午夜精品国产一区二区电影| 亚洲精品视频女| 毛片一级片免费看久久久久| 日韩在线高清观看一区二区三区| 亚洲av福利一区| 成人二区视频| 亚洲成人av在线免费| 国产高清国产精品国产三级| 久久精品国产a三级三级三级| 日韩人妻高清精品专区| 亚洲欧美清纯卡通| 黄色一级大片看看| 成人漫画全彩无遮挡| av在线老鸭窝| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 亚洲精品第二区| h日本视频在线播放| √禁漫天堂资源中文www| 国产91av在线免费观看| 国产精品国产三级专区第一集| 国产免费一区二区三区四区乱码| 在线精品无人区一区二区三| 国产亚洲最大av| 国产在线一区二区三区精| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 性色avwww在线观看| 91精品一卡2卡3卡4卡| 最近最新中文字幕免费大全7| 少妇熟女欧美另类| 交换朋友夫妻互换小说| 免费观看的影片在线观看| 伦精品一区二区三区| 爱豆传媒免费全集在线观看| 自线自在国产av| 男人舔奶头视频| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 国产精品人妻久久久久久| 最近最新中文字幕免费大全7| 亚洲av综合色区一区| 寂寞人妻少妇视频99o| 青青草视频在线视频观看| 青春草视频在线免费观看| 这个男人来自地球电影免费观看 | 国产高清国产精品国产三级| 男人添女人高潮全过程视频| 国产成人免费观看mmmm| 成年av动漫网址| a级毛片在线看网站| 能在线免费看毛片的网站| 欧美激情国产日韩精品一区| 欧美精品国产亚洲| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 久久久亚洲精品成人影院| 亚洲情色 制服丝袜| a级毛色黄片| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 国产精品人妻久久久影院| 乱系列少妇在线播放| 在线观看免费视频网站a站| av.在线天堂| 一边亲一边摸免费视频| 97精品久久久久久久久久精品| kizo精华| 69精品国产乱码久久久| 国产成人a∨麻豆精品| 在线观看人妻少妇| 国产成人精品久久久久久| 欧美精品国产亚洲| 亚洲精品第二区| 看免费成人av毛片| 99热国产这里只有精品6| 一级毛片我不卡| 精品一区二区三卡| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 国产成人aa在线观看| 99精国产麻豆久久婷婷| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 久久毛片免费看一区二区三区| 中国三级夫妇交换| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 日本与韩国留学比较| 国产精品久久久久久精品电影小说| 亚洲av二区三区四区| 偷拍熟女少妇极品色| 精品一区二区三卡| 爱豆传媒免费全集在线观看| 免费黄频网站在线观看国产| 我的女老师完整版在线观看| 伊人久久国产一区二区| 亚洲伊人久久精品综合| 亚洲美女搞黄在线观看| 99热国产这里只有精品6| 色视频www国产| 久久久久久久久久久久大奶| 简卡轻食公司| 熟女电影av网| 精品国产国语对白av| 久久鲁丝午夜福利片| 久久ye,这里只有精品| 夜夜爽夜夜爽视频| 国产精品人妻久久久影院| 国产乱人偷精品视频| 亚洲熟女精品中文字幕| 嘟嘟电影网在线观看| 亚洲精品亚洲一区二区| 97精品久久久久久久久久精品| 成人毛片60女人毛片免费| 夜夜骑夜夜射夜夜干| av有码第一页| 精品少妇内射三级| 精品酒店卫生间| 一级毛片久久久久久久久女| 日韩成人伦理影院| 欧美性感艳星| 亚洲在久久综合| 丰满迷人的少妇在线观看| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 多毛熟女@视频| 日韩电影二区| 2018国产大陆天天弄谢| 少妇精品久久久久久久| 中国三级夫妇交换| 精品久久久噜噜| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 亚洲不卡免费看| 国产熟女午夜一区二区三区 | 欧美人与善性xxx| 久久久久人妻精品一区果冻| 97超碰精品成人国产| 多毛熟女@视频| 久久婷婷青草| 激情五月婷婷亚洲| 人人妻人人看人人澡| 夫妻午夜视频| 少妇被粗大的猛进出69影院 | 亚洲av国产av综合av卡| 欧美日韩av久久| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 国产黄片美女视频| 黄色毛片三级朝国网站 | 精品久久久精品久久久| av.在线天堂| 春色校园在线视频观看| 中文字幕人妻丝袜制服| 国产精品久久久久成人av| 国产男女超爽视频在线观看| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 国产一区二区三区综合在线观看 | 亚洲欧洲日产国产| h视频一区二区三区| 啦啦啦在线观看免费高清www| 乱人伦中国视频| 日韩伦理黄色片| 美女视频免费永久观看网站| 少妇被粗大的猛进出69影院 | 国产精品一区二区性色av| 国产精品熟女久久久久浪| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 亚洲欧洲日产国产| 日韩一区二区三区影片| 热re99久久国产66热| 国产深夜福利视频在线观看| 成人毛片a级毛片在线播放| 亚洲精品国产色婷婷电影| 丰满饥渴人妻一区二区三| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 男女边吃奶边做爰视频| 国产深夜福利视频在线观看| 亚洲精品自拍成人| av卡一久久| 欧美高清成人免费视频www| 久久久久久久久大av| 国产日韩欧美视频二区| 高清午夜精品一区二区三区| 亚洲情色 制服丝袜| 成人美女网站在线观看视频| 一区在线观看完整版| 亚洲国产精品成人久久小说| av有码第一页| 国产亚洲最大av| 精品人妻一区二区三区麻豆| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 国产美女午夜福利| 免费高清在线观看视频在线观看| 超碰97精品在线观看| 亚洲美女黄色视频免费看| 妹子高潮喷水视频| 日韩伦理黄色片| 久久精品国产a三级三级三级| 桃花免费在线播放| 精品视频人人做人人爽| 在线观看国产h片| 欧美人与善性xxx| 91在线精品国自产拍蜜月| 久久鲁丝午夜福利片| 在线观看免费高清a一片| 国产男女超爽视频在线观看| 老司机亚洲免费影院| 伊人亚洲综合成人网| 亚洲人与动物交配视频| 欧美日韩在线观看h| 亚洲国产欧美日韩在线播放 | 性色av一级| 国产熟女午夜一区二区三区 | 国产精品一区二区在线观看99| 亚洲高清免费不卡视频| 制服丝袜香蕉在线| 少妇人妻精品综合一区二区| 一区在线观看完整版| 亚洲美女搞黄在线观看| 国产精品人妻久久久影院| 一级毛片aaaaaa免费看小| 国产视频首页在线观看| 久久鲁丝午夜福利片| 六月丁香七月| 高清黄色对白视频在线免费看 | 国产一区二区在线观看日韩| 精品亚洲成国产av| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 亚洲,一卡二卡三卡| 久久久久久久久久久免费av| 日本欧美国产在线视频| 最新的欧美精品一区二区| 亚洲精品456在线播放app| 人人妻人人澡人人看| 新久久久久国产一级毛片| 久久人人爽人人爽人人片va| 赤兔流量卡办理| 午夜免费鲁丝| 欧美最新免费一区二区三区| 亚洲av免费高清在线观看| 亚洲精品aⅴ在线观看| 亚洲精品第二区| 一区在线观看完整版| 亚洲精品一区蜜桃| 啦啦啦在线观看免费高清www| 国产午夜精品一二区理论片| 久久97久久精品| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 五月天丁香电影| 日韩av在线免费看完整版不卡| 成人二区视频| 色吧在线观看| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 免费观看性生交大片5| 黑丝袜美女国产一区| 如何舔出高潮| 精品久久久久久电影网| 国产色婷婷99| 国产综合精华液| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 国产亚洲精品久久久com| 成人毛片a级毛片在线播放| 丰满饥渴人妻一区二区三| 人人妻人人澡人人看| 午夜影院在线不卡| 亚洲情色 制服丝袜| 久久女婷五月综合色啪小说| 丝袜脚勾引网站| 亚洲精品,欧美精品| 久久久久久人妻| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 人妻 亚洲 视频| 观看美女的网站| av天堂中文字幕网| 国产淫片久久久久久久久| 一区二区三区精品91| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 免费人成在线观看视频色| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 日本黄色日本黄色录像| 我要看黄色一级片免费的| 男人舔奶头视频| 久久久久久久大尺度免费视频| 精品一区二区免费观看| av视频免费观看在线观看| 免费观看性生交大片5| 欧美最新免费一区二区三区| 国产精品一区www在线观看| 欧美日韩在线观看h| 国产乱人偷精品视频| 国产精品免费大片| 亚洲欧美日韩东京热| 亚洲欧美清纯卡通| 国产亚洲5aaaaa淫片| 久久久久久久国产电影| 久久久国产一区二区| 高清视频免费观看一区二区| 国产免费一区二区三区四区乱码| 22中文网久久字幕| 国产精品久久久久久精品古装| 亚洲av男天堂| 午夜免费男女啪啪视频观看| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 久久国产精品大桥未久av | 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 一边亲一边摸免费视频| 久久久久国产网址| 国产亚洲精品久久久com| av在线观看视频网站免费| 99久久人妻综合| 国产精品三级大全| 大香蕉久久网| 久久久久精品性色| 免费观看a级毛片全部| 亚洲国产欧美日韩在线播放 | 蜜桃久久精品国产亚洲av| 3wmmmm亚洲av在线观看| 成人二区视频| 日本色播在线视频| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 久久国产乱子免费精品| 麻豆乱淫一区二区| 国产黄色免费在线视频| 欧美精品亚洲一区二区| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 亚洲国产最新在线播放| 少妇高潮的动态图| 久久午夜福利片| h日本视频在线播放| 大片免费播放器 马上看| 国产精品一区二区在线观看99| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 老司机影院毛片| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| av天堂中文字幕网| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 国产熟女欧美一区二区| 最近手机中文字幕大全| 欧美三级亚洲精品| 亚洲精品日本国产第一区| 22中文网久久字幕| 三级国产精品片| 日本wwww免费看| 国产免费又黄又爽又色| 亚洲色图综合在线观看| 在线看a的网站| 久热久热在线精品观看| 久久久久视频综合| 亚洲久久久国产精品| 色婷婷久久久亚洲欧美| 日韩伦理黄色片| 国产av一区二区精品久久| 久久午夜福利片| 久久99精品国语久久久| 99热这里只有是精品50| 一区二区三区四区激情视频| 在线观看av片永久免费下载| 国产乱人偷精品视频| 丰满迷人的少妇在线观看| 曰老女人黄片| av福利片在线| 欧美变态另类bdsm刘玥| 精品国产国语对白av| 亚洲精品自拍成人| 在线观看人妻少妇| 久久青草综合色| 久久热精品热| videos熟女内射| 天美传媒精品一区二区| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 另类精品久久| 大片电影免费在线观看免费| 免费大片黄手机在线观看| 国产精品99久久99久久久不卡 | 嫩草影院新地址| 欧美精品一区二区大全| 国产深夜福利视频在线观看| 久久午夜综合久久蜜桃| 亚洲第一区二区三区不卡| 国产精品伦人一区二区| 精品久久久久久久久av| 老司机影院毛片| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 女人久久www免费人成看片| 国产精品99久久99久久久不卡 | 久久97久久精品| 久久久亚洲精品成人影院| 老熟女久久久| 9色porny在线观看| 我的老师免费观看完整版| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 青春草国产在线视频| 亚洲精品色激情综合| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 51国产日韩欧美| 亚洲综合色惰| 内射极品少妇av片p| 黄色视频在线播放观看不卡| 一区二区av电影网| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 老司机亚洲免费影院| 日韩制服骚丝袜av| 在线精品无人区一区二区三| 日韩 亚洲 欧美在线| 一本色道久久久久久精品综合| 岛国毛片在线播放| 国产视频内射| 国产男女内射视频| 熟女电影av网| 国产91av在线免费观看| 9色porny在线观看| 精品人妻偷拍中文字幕| 又黄又爽又刺激的免费视频.|