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光伏发电预测精度对家庭用电管理系统性能影响研究
被引量:
3
1
作者
桑明
龙
汪伟
《中国计量大学学报》
2022年第2期173-180,共8页
目的:研究光伏发电预测不同精度下对家庭用电管理系统性能的影响。方法:使用改进的二进制粒子群算法优化用电管理系统;提出麻雀算法优化BP网络提高光伏发电预测精度;通过不同误差下的对比实验分析对家庭用电管理系统性能的影响。结果:...
目的:研究光伏发电预测不同精度下对家庭用电管理系统性能的影响。方法:使用改进的二进制粒子群算法优化用电管理系统;提出麻雀算法优化BP网络提高光伏发电预测精度;通过不同误差下的对比实验分析对家庭用电管理系统性能的影响。结果:当光伏发电预测误差分别为-10%、-5%、+5%、+10%时,目标函数最优值分别降低了6.78%、3.45%、4.48%、9.19%;采用HEMS优化系统有很大的优势,与优化前相比,性能提高约13.96%;麻雀算法优化BP预测误差在5%以内。结论:光伏发电预测误差会降低家庭用电管理系统性能;改进的二进制粒子群算法可以有效优化家庭用电管理系统;麻雀算法优化BP的预测可以降低预测误差。
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关键词
家庭用电管理
改进的二进制粒子群算法
光伏发电预测舒适度
麻雀算法
下载PDF
职称材料
题名
光伏发电预测精度对家庭用电管理系统性能影响研究
被引量:
3
1
作者
桑明
龙
汪伟
机构
中国计量大学机电工程学院
出处
《中国计量大学学报》
2022年第2期173-180,共8页
文摘
目的:研究光伏发电预测不同精度下对家庭用电管理系统性能的影响。方法:使用改进的二进制粒子群算法优化用电管理系统;提出麻雀算法优化BP网络提高光伏发电预测精度;通过不同误差下的对比实验分析对家庭用电管理系统性能的影响。结果:当光伏发电预测误差分别为-10%、-5%、+5%、+10%时,目标函数最优值分别降低了6.78%、3.45%、4.48%、9.19%;采用HEMS优化系统有很大的优势,与优化前相比,性能提高约13.96%;麻雀算法优化BP预测误差在5%以内。结论:光伏发电预测误差会降低家庭用电管理系统性能;改进的二进制粒子群算法可以有效优化家庭用电管理系统;麻雀算法优化BP的预测可以降低预测误差。
关键词
家庭用电管理
改进的二进制粒子群算法
光伏发电预测舒适度
麻雀算法
Keywords
home electricity management
improved binary particle swarm optimization
photovoltaic power generation forecast
sparrow search algorithm
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
光伏发电预测精度对家庭用电管理系统性能影响研究
桑明
龙
汪伟
《中国计量大学学报》
2022
3
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