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基于OVMD-KPCA-RTH-GRU的短期光伏发电功率预测
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作者 王红徐 严新军 +2 位作者 夏庆成 刘佳琪 王雪虎 《水力发电》 CAS 2024年第9期98-103,共6页
针对光伏发电功率的随机性、波动性和非线性问题,提出了一种结合经红尾鵟(RTH)算法优化的变分模态分解(VMD)、核主成分分析(KPCA)和经RTH算法优化的门控循环单元(GRU)神经网络的光伏发电功率预测模型。首先,使用RTH算法对VMD和GRU神经... 针对光伏发电功率的随机性、波动性和非线性问题,提出了一种结合经红尾鵟(RTH)算法优化的变分模态分解(VMD)、核主成分分析(KPCA)和经RTH算法优化的门控循环单元(GRU)神经网络的光伏发电功率预测模型。首先,使用RTH算法对VMD和GRU神经网络的5个超参数进行优化;接着,应用优化后的VMD方法分解原始数据,以减少光伏数据的波动性和随机性;然后,采用KPCA方法降低数据维度,消除冗余;最后,利用经RTH优化的GRU神经网络模型进行时序建模。通过分析新疆某光伏电站的历史发电数据,并与GRNN、LSTM、GRU以及OVMD-GRU、OVMD-KPCA-GRU模型相比较,本模型的拟合优度高达98.96%,显示出更高的预测精度。 展开更多
关键词 变分模态分解 核主成分分析 红尾鵟优化算法 门控循环神经网络 光伏功率预测
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