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基于XGBoost-LSTM组合模型的光伏发电功率预测 被引量:52
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作者 谭海旺 杨启亮 +3 位作者 邢建春 黄克峰 赵硕 胡浩宇 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期75-81,共7页
该文提出一种基于极端梯度提升(XGBoost)模型和长短期记忆网络(LSTM)模型的短期光伏发电功率预测组合模型。根据短期光伏发电特性,首先分别建立XGBoost模型和LSTM模型,然后利用XGBoost模型进行初步预测增加特征,并利用误差倒数法将两模... 该文提出一种基于极端梯度提升(XGBoost)模型和长短期记忆网络(LSTM)模型的短期光伏发电功率预测组合模型。根据短期光伏发电特性,首先分别建立XGBoost模型和LSTM模型,然后利用XGBoost模型进行初步预测增加特征,并利用误差倒数法将两模型组合起来进行预测。选取2018年光伏电站人工智能运维大数据处理分析大赛的数据集进行实验评估,最终结果表明,该文所构建的XGBoost-LSTM组合模型的均方根误差(RMSE)为0.214,将上述方法与随机森林、GBDT模型和单一的XGBoost模型和LSTM模型相比较,该文提出的方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 XGBoost 长短期记忆网络
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基于PCA-GA-Elman的短期光伏出力预测研究 被引量:34
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作者 胡兵 詹仲强 +2 位作者 陈洁 余金 岳云凯 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期256-263,共8页
针对光伏发电出力随机变化,提出一种PCA-GA-Elman模型对光伏有功功率进行短期预测方法,用于提高电网对可再生能源的调度能力。该方法首先采用主成分分析法对原始数据进行降维;接着使用遗传算法对Elman神经网络的反馈因子进行寻优;然后... 针对光伏发电出力随机变化,提出一种PCA-GA-Elman模型对光伏有功功率进行短期预测方法,用于提高电网对可再生能源的调度能力。该方法首先采用主成分分析法对原始数据进行降维;接着使用遗传算法对Elman神经网络的反馈因子进行寻优;然后利用训练集构造PCA-GA-Elman预测模型;最后在对比仿真中验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 主成分分析 ELMAN神经网络 遗传算法
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基于相似日和神经网络的光伏发电预测 被引量:32
3
作者 李鹏梅 臧传治 王侃侃 《可再生能源》 CAS 北大核心 2013年第10期1-4,9,共5页
光伏发电系统的输出功率受到季节、太阳辐射强度、温度和湿度等气象条件影响,呈现出时变性、间歇性和随机性。文章提出了基于相似日原理和改进的BP神经网络预测方法,利用光伏电站的历史气象信息建立气象特征向量,基于曼哈顿距离寻找相似... 光伏发电系统的输出功率受到季节、太阳辐射强度、温度和湿度等气象条件影响,呈现出时变性、间歇性和随机性。文章提出了基于相似日原理和改进的BP神经网络预测方法,利用光伏电站的历史气象信息建立气象特征向量,基于曼哈顿距离寻找相似日,根据给定的不同预测日选取3个相似日的输出功率作为预测模型输入,直接预测发电站的输出功率。以某光伏电站为例进行建模预测,并通过预测误差分析证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 光伏发电 相似日原理 BP神经网络 功率预测
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深圳下坪填埋场渗滤液产生量预测研究 被引量:18
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作者 蒋建国 梁顺文 +3 位作者 陈石 王伟 毕志清 吴学龙 《新疆环境保护》 2002年第3期1-4,共4页
对垃圾填埋渗滤液产生量预测模型进行了比较,选择经验—合理式模型作为填埋场渗滤液产生量的预测模型。综合下坪垃圾填埋场不同汇水面积、降雨量和渗滤液量的现场实测数据,采用线性回归确定了模型参数,通过模型预测渗滤液产生量与现场... 对垃圾填埋渗滤液产生量预测模型进行了比较,选择经验—合理式模型作为填埋场渗滤液产生量的预测模型。综合下坪垃圾填埋场不同汇水面积、降雨量和渗滤液量的现场实测数据,采用线性回归确定了模型参数,通过模型预测渗滤液产生量与现场实测渗滤液产生量的对比分析了本模型的精度和可靠性,从而为填埋场渗滤液产生量的预测及收集处理系统的设计、管理提供科学依据。 展开更多
关键词 卫生填埋场 渗滤液产生量 预测模型 垃圾填埋场 垃圾处理 收集处理系统
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松突圆蚧发育起点温和有效积温的测定及应用 被引量:19
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作者 刘清浪 何雪香 +2 位作者 张欣泉 朱瑞强 利锦东 《中南林学院学报》 CSCD 1990年第2期149-154,共6页
对松突圆蚧发育的起点温度和有效积温进行测定,结果表明,其各虫期的发育起点温度为:1龄若虫6.7±0.6℃,2龄若虫10.4±2.6℃,蛹期13.8±3.3℃,雌成虫期11.5±2.0℃,整个生活史13.0±2.8℃;有效积温为:1龄若虫227.5D... 对松突圆蚧发育的起点温度和有效积温进行测定,结果表明,其各虫期的发育起点温度为:1龄若虫6.7±0.6℃,2龄若虫10.4±2.6℃,蛹期13.8±3.3℃,雌成虫期11.5±2.0℃,整个生活史13.0±2.8℃;有效积温为:1龄若虫227.5DD,2龄若虫172.0DD,蛹期61.4DD,雌成虫期378.8DD,整个生活史728 DD。用有效积温法则估测松突圆蚧在广东可能发生的世代数为3~5个世代。这与已发生该虫为害地区观察到的实际情况相吻合。可为有关地区防治此虫作为依据。 展开更多
关键词 松突圆蚧 发育 温度 有效积温 测定
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基于多元宇宙优化支持向量机的短期光伏发电功率预测 被引量:22
6
作者 马骏 江锐 +2 位作者 丁倩 江涛 张倩 《热力发电》 CAS 北大核心 2020年第4期87-92,共6页
准确预测光伏发电功率对电网日常调度规划至关重要。本文提出一种基于混合改进的多元宇宙优化(HIMVO)算法优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,采用基于帐篷映射的混沌序列参与种群初始化,克服传统多元宇宙优化(MVO)... 准确预测光伏发电功率对电网日常调度规划至关重要。本文提出一种基于混合改进的多元宇宙优化(HIMVO)算法优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,采用基于帐篷映射的混沌序列参与种群初始化,克服传统多元宇宙优化(MVO)算法易陷入局部最优的缺点;然后,在MVO算法的位置矢量更新中,引入一种非线性惯性权值下降策略,并加入差分进化(DE)算法进行全局搜索,采用HIMVO算法对SVM参数寻优,将优化后的HIMVO-SVM算法用于光伏发电功率预测。最后,在3种不同天气类型下对某地光伏电站输出功率进行预测仿真实验,预测结果与SVM、MVO-SVM方法预测结果进行对比,验证了HIMVO-SVM方法可有效提升短期光伏发电功率预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 多元宇宙优化 SVM 惯性权值 差分进化
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隧洞围岩大变形机制、挤压大变形预测及应用 被引量:21
7
作者 丁秀丽 张雨霆 +3 位作者 黄书岭 池建军 张传健 刘登学 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期521-544,共24页
未来较长一段时期,我国水利水电和公路铁路行业还存在建设大量隧洞(道)工程的需求。围岩大变形是隧洞工程建设中时常遇到且最难控制的灾害之一。以隧洞围岩大变形为研究对象,首先,系统分析大变形概念的由来和演变过程,提出应从岩体变形... 未来较长一段时期,我国水利水电和公路铁路行业还存在建设大量隧洞(道)工程的需求。围岩大变形是隧洞工程建设中时常遇到且最难控制的灾害之一。以隧洞围岩大变形为研究对象,首先,系统分析大变形概念的由来和演变过程,提出应从岩体变形影响效应及其工程意义来定义围岩大变形,再通过分类来辨别大变形的发生条件和力学机制。在系统梳理国内外已建工程案例和作者团队参与的典型隧洞围岩大变形工程实践基础上,依据国内外48个隧洞工程的241个洞段案例信息,详细论述围岩大变形的影响因素和发生条件,阐明8种基于赋存环境条件(地应力、地下水)和围岩条件(岩性、水岩作用效应、岩体结构)协同或单独作用的围岩大变形发生机制,进而揭示了内蕴于每种发生机制中的本质原因,提出基于变形成因的围岩大变形分类思路,将围岩大变形划分为挤压、膨胀、松动和复合共4种类型,并论述每种围岩大变形的特征和不同类型大变形的区别。然后,针对挤压型大变形,总结分析了国内外与挤压变形相关的判据,提出了基于强度应力比法的判据阈值、考虑地应力侧压系数的大变形应力判别条件、以及挤压变形改进预测公式。最后,将所提判据和预测公式应用于滇中引水工程香炉山隧洞大埋深洞段的围岩挤压变形判别和预测,验证所提方法的可靠性。 展开更多
关键词 岩石力学 隧洞 围岩大变形 发生机制 挤压型大变形 判据 预测方法
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反刍家畜瘤胃挥发性脂肪酸生成及模型研究进展 被引量:18
8
作者 毛宏祥 陆相龙 +5 位作者 金宜全 杨光 王文丹 吴天佑 李倩倩 苏衍菁 《中国畜牧杂志》 CAS 北大核心 2019年第8期35-40,共6页
反刍家畜的瘤胃微生物可降解饲料生成挥发性脂肪酸(VFA)、甲烷、氢气和水,其中VFA为机体提供主要的能量,VFA的产量及各组分比例与动物的健康状况和生产性能密切相关。本文综述了反刍家畜瘤胃VFA的生成机制和国内外预测模型研究现状,分... 反刍家畜的瘤胃微生物可降解饲料生成挥发性脂肪酸(VFA)、甲烷、氢气和水,其中VFA为机体提供主要的能量,VFA的产量及各组分比例与动物的健康状况和生产性能密切相关。本文综述了反刍家畜瘤胃VFA的生成机制和国内外预测模型研究现状,分析了影响模型估算精度的因素,旨在为进一步研究VFA模型的发展提供理论基础。 展开更多
关键词 挥发性脂肪酸 生成机制 预测模型 反刍家畜
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基于BP神经网络的光伏阵列温度预测 被引量:16
9
作者 徐瑞东 戴瀹 孙晓燕 《工矿自动化》 北大核心 2012年第7期59-63,共5页
针对现有太阳能光伏阵列仿真实验中因采用环境温度代替光伏组件温度而导致的光伏阵列建模不正确问题,指出应在光伏电池仿真模型中区分环境温度和组件的实际工作温度;分析了光伏组件温度与环境温度和输出功率的关系,给出了一种基于BP神... 针对现有太阳能光伏阵列仿真实验中因采用环境温度代替光伏组件温度而导致的光伏阵列建模不正确问题,指出应在光伏电池仿真模型中区分环境温度和组件的实际工作温度;分析了光伏组件温度与环境温度和输出功率的关系,给出了一种基于BP神经网络的光伏阵列组件温度预测方法,并将预测结果与实测结果进行比较,得出结论:该方法可有效预测光伏阵列组件温度,且采用前一天数据和前三天数据都有较好的预测效果,因此实际应用时可采用前一天的数据来预测当天的组件温度。 展开更多
关键词 光伏发电 光伏阵列 温度预测 BP神经网络
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分布式光伏发电系统发电量预测方法 被引量:13
10
作者 王卫卫 徐光辉 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第11期1630-1633,共4页
预测分布式光伏发电系统发电量时,因无法准确建立光伏组件的温度与太阳光辐照强度之间量化关系,导致预测结果偏差高。提出了不同太阳辐射强度下分布式光伏发电系统发电量预测方法,该方法利用实测获取的不同阳光辐射强度和组件温度下光... 预测分布式光伏发电系统发电量时,因无法准确建立光伏组件的温度与太阳光辐照强度之间量化关系,导致预测结果偏差高。提出了不同太阳辐射强度下分布式光伏发电系统发电量预测方法,该方法利用实测获取的不同阳光辐射强度和组件温度下光伏发电输出功率,构建以光辐射强度和温度为变量的发电输出功率模型,以此来预测发电量。仿真数据表明,晴天和雨天时,分布式光伏发电系统发电量预测结果与发电量实测值误差很小。 展开更多
关键词 光伏发电系统 发电量 预测 温度 光伏组件
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基于克里格模型的光伏发电量预测 被引量:13
11
作者 张玉 黄睿 +1 位作者 张振涛 张烈平 《热力发电》 CAS 北大核心 2017年第4期27-32,共6页
受太阳辐射强度、地理纬度、气候等因素的影响,光伏发电系统输出功率波动性较大,而现有光伏发电量预测模型精度较低。本文提出基于克里格模型的光伏发电量预测,首先建立地表辐射强度模型,并分析辐射强度与光伏发电的关系,确定克里格插... 受太阳辐射强度、地理纬度、气候等因素的影响,光伏发电系统输出功率波动性较大,而现有光伏发电量预测模型精度较低。本文提出基于克里格模型的光伏发电量预测,首先建立地表辐射强度模型,并分析辐射强度与光伏发电的关系,确定克里格插值方法与约束条件,然后根据原始样本计算权重系数,最后利用预测模型对未来几天进行发电量预测。实验结果表明,相对于BP神经网络、马尔可夫链和灰色理论预测模型,克里格模型的适应性更强、准确率更高、误差更小。 展开更多
关键词 光伏发电 克里格模型 辐射度 发电量 预测 适应性 准确性 误差
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基于改进骨干差分进化算法优化LSSVM的短期光伏发电功率预测 被引量:12
12
作者 张涛 朱瑞金 扎西顿珠 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期102-107,共6页
准确预测光伏发电功率对于保障电力系统安全稳定和经济运行具有重要意义。提出一种基于改进骨干差分进化算法(IBBDE)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏发电功率预测模型。IBBDE算法采用广义反向学习初始化种群和自适应调整交叉概率... 准确预测光伏发电功率对于保障电力系统安全稳定和经济运行具有重要意义。提出一种基于改进骨干差分进化算法(IBBDE)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏发电功率预测模型。IBBDE算法采用广义反向学习初始化种群和自适应调整交叉概率对骨干差分进化算法进行改进以提升算法的全局寻优能力,利用IBBDE算法优化LSSVM预测模型的正规化参数和核参数来提高模型的预测精度。采用西藏某光伏电站发电功率进行预测仿真,结果表明:晴天天气下,IBBDE-LSSVM模型预测结果平均绝对误差和均方根误差分别为5.39%和3.98%;雨天天气下,IBBDE-LSSVM模型预测结果平均绝对误差和均方根误差分别为10.69%和7.86%,预测效果较好。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 最小二乘支持向量机 骨干差分进化 广义反向学习 自适应
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基于PSO-Elman神经网络的燃煤机组受热面清洁状态预测 被引量:11
13
作者 李强 史元浩 +1 位作者 曾建潮 陈晓龙 《中国电力》 CSCD 北大核心 2019年第5期48-53,共6页
随着节能减排政策力度的加大,国家十分重视火电厂节能降耗技术的开发研究。针对目前锅炉受热面吹灰方式不合理的情况,以污染率(FF)表征受热面清洁状态对锅炉受热面传热的影响,建立了基于PSO-Elman神经网络的受热面清洁状态预测模型,实... 随着节能减排政策力度的加大,国家十分重视火电厂节能降耗技术的开发研究。针对目前锅炉受热面吹灰方式不合理的情况,以污染率(FF)表征受热面清洁状态对锅炉受热面传热的影响,建立了基于PSO-Elman神经网络的受热面清洁状态预测模型,实现对受热面清洁状态的预测。采用粒子群算法(PSO)和Elman动态神经网络相结合的预测方法,首先根据输入、输出参数个数确定Elman神经网络结构,然后利用PSO优化网络的权值和阈值,将优化后的最优权值、阈值赋给Elman神经网络作为初始值进行网络训练,建立基于PSO-Elman神经网络的受热面清洁状态预测模型。通过具体实例仿真证实了所提方法的有效性,获得了较满意的预测精度,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 智能发电 受热面 清洁状态 PSO-Elman 预测
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北京城市塑料垃圾年产量的模拟预测及其影响因素分析 被引量:11
14
作者 蒋晓燕 温小乐 罗维 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期3435-3444,共10页
揭示城市塑料垃圾年产量及影响因素、预测其发展趋势对于城市生活垃圾收集系统的优化、处理技术的合理选择和降低环境影响具有重要意义.本研究基于1989年以来北京塑料垃圾占比、城市生活垃圾产量数据和社会经济数据,利用赤池信息量准则(... 揭示城市塑料垃圾年产量及影响因素、预测其发展趋势对于城市生活垃圾收集系统的优化、处理技术的合理选择和降低环境影响具有重要意义.本研究基于1989年以来北京塑料垃圾占比、城市生活垃圾产量数据和社会经济数据,利用赤池信息量准则(AIC)和灰关联度法研究了北京城市塑料垃圾占比的年变化趋势和城市塑料垃圾年产量的主要影响因素.通过多元线性回归模型(MLR)、灰色系统模型GM(1,1)和BP神经网络模型对北京城市塑料垃圾年产量进行了模拟预测.结果表明,北京城市塑料垃圾占比由1989年的1.88%,增加到2012年的14.87%.基于AIC准则预测2013—2050年北京城市塑料垃圾占比增长趋势较平缓、稳定在14%~19%之间.2000—2012年北京市城市塑料垃圾年产量由40.2×104 t增加到121.1×104 t,年增长15.5%.人均可支配收入是影响北京城市塑料垃圾年产量的最大社会经济因素,而常住人口的影响较低.BP神经网络是模拟预测北京城市塑料垃圾产量的最佳模型,其模拟预测结果表明:2013年后北京市塑料垃圾年产量随时间呈不规则的非线性增长趋势,到2025、2035、2050年北京城市塑料垃圾产量将分别达到335、488和859×104 t,将对北京城市生活垃圾处理处置与防控管理带来巨大挑战. 展开更多
关键词 城市垃圾 产量预测 灰色系统模型GM(1 1) BP神经网络
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基于灰狼算法优化的神经网络短期发电量预测 被引量:11
15
作者 侯勇严 杨澳 +2 位作者 郭文强 张栋 师帅 《陕西科技大学学报》 北大核心 2022年第4期171-177,共7页
精确的发电量预测对电网的科学运行和经济效益具有重大意义.针对用于预测的神经网络初始权值与阈值选取不合理、网络收敛性和预测精度差的问题,提出了一种用灰狼优化算法(GWO)对BP网络的初始权值和初始阈值进行优化的算法.首先采用灰色... 精确的发电量预测对电网的科学运行和经济效益具有重大意义.针对用于预测的神经网络初始权值与阈值选取不合理、网络收敛性和预测精度差的问题,提出了一种用灰狼优化算法(GWO)对BP网络的初始权值和初始阈值进行优化的算法.首先采用灰色关联度对发电量特征数据进行关联分析,确定出模型的输入层节点数.然后将网络的初始权值和初始阈值对应表示为狼群中每个个体的位置向量,其次引入领导者策略模拟狼群包围、捕食猎物的过程,完成参数优化.最后,根据误差反向传播训练得到最终权值和最终阈值,建立用于短期发电量预测的BP神经网络.实验结果表明,与传统BP和GA-BP算法相比,提出的GWO-BP预测算法的精度分别提高了0.63‰和0.32‰,为解决短期发电量准确预测的问题提供了一种新的方法. 展开更多
关键词 灰狼优化算法 神经网络 发电量 预测
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餐厨垃圾处置设施规划中对餐厨垃圾产生量的预测 被引量:10
16
作者 杨森林 王科林 +1 位作者 吴善荀 周垠 《环境卫生工程》 2018年第3期87-90,共4页
在国家《餐厨垃圾处理技术规范》的基础上,对餐饮垃圾和厨余垃圾产生量预测进行了深入研究。通过研究全国代表城市的餐饮垃圾产生量,分析了餐饮习惯与餐饮垃圾产生量的关系,探索了通过餐饮业零售额间接预测餐饮垃圾产生量的方法;并分析... 在国家《餐厨垃圾处理技术规范》的基础上,对餐饮垃圾和厨余垃圾产生量预测进行了深入研究。通过研究全国代表城市的餐饮垃圾产生量,分析了餐饮习惯与餐饮垃圾产生量的关系,探索了通过餐饮业零售额间接预测餐饮垃圾产生量的方法;并分析了厨余垃圾的组成以及各组成部分的预测方法。结合国内外餐饮垃圾和厨余垃圾的收集情况,分析了2种垃圾的收集率。 展开更多
关键词 餐厨垃圾 设施规划 产生量 预测
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高压直流换流站中滤波电容器的振动与可听噪声(英文) 被引量:8
17
作者 祝令瑜 汲胜昌 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2849-2856,共8页
The filter capacitor stack is one of the main acoustic noise sources in high-voltage DC(HVDC) converter stations.As HVDC systems are built more and more recently,it is significant to research the audible noise of filt... The filter capacitor stack is one of the main acoustic noise sources in high-voltage DC(HVDC) converter stations.As HVDC systems are built more and more recently,it is significant to research the audible noise of filter capacitors.In this paper,the current situation of research on vibration and audible noise of filter capacitors in HVDC converter stations,which is departed into three parts—generation mechanism,prediction methods,and reduction measures,is presented and the research achievements are discussed.Scholars have built the model that the alternating electric force caused by the voltage conduces to the vibration,which propagates to the enclosure and radiates audible noise.As a result,the parts contributing most to the generation of audible noise are the top and the bottom of capacitors. In the noise level prediction respect,several methods have been prospected including impact hammer,sweep frequency, impact current,monopole and Kirchhoff formula method,which are suitable for single capacitors or capacitors stacks individually.However,the sweep frequency method is restricted by experiment condition,and the impact current method needs further research and verified.On the other hand,CIGRE WG14.26 provides three sound reduction measures,but all of them are not so practicable,while MPP absorber and compressible space absorber prospected by Dr.Wu Peng are proved to be effective.The sound barriers are also considered by scholars,and the acoustic directivity performance of capacitors is also researched.Besides,the developing direction of each research field is prospected in corresponding part. 展开更多
关键词 audible noise filter capacitor generation mechanism HVDC converter stations prediction method reduction measure VIBRATION
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基于旋转备用和出力预测的风电抽水蓄能并网调度策略 被引量:9
18
作者 陈峦 陈池 《水力发电》 北大核心 2011年第12期65-68,共4页
以风电场出力短期预测和电网提供的旋转备用容量为依据,提出了一种风电抽水蓄能并网发电调度策略。在建立系统数学模型的基础上,进行了仿真试验,讨论了电网旋转备用容量大小变化对风电抽水蓄能并网系统性能的影响。通过3种不同特征风速... 以风电场出力短期预测和电网提供的旋转备用容量为依据,提出了一种风电抽水蓄能并网发电调度策略。在建立系统数学模型的基础上,进行了仿真试验,讨论了电网旋转备用容量大小变化对风电抽水蓄能并网系统性能的影响。通过3种不同特征风速样本的对比仿真试验,分析了抽水蓄能并网系统在不同特征风速下的运行差异。仿真结果表明,所提出的调度策略有效、可行。 展开更多
关键词 风力发电 抽水蓄能 旋转备用 出力预测 调度策略
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灰色动态BP神经网络在光伏短期出力预测中的应用 被引量:8
19
作者 娄宝磊 《电气技术》 2015年第12期47-51,共5页
针对传统BP神经网络在光伏发电短期出力预测中的不足,提出并实现了一种基于灰色动态BP神经网络的光伏发电短期出力预测模型。通过灰色系统理论对BP神经网络因子集进行优化,同时对BP神经网络的隐含层节点数进行动态调节。将提出的模型应... 针对传统BP神经网络在光伏发电短期出力预测中的不足,提出并实现了一种基于灰色动态BP神经网络的光伏发电短期出力预测模型。通过灰色系统理论对BP神经网络因子集进行优化,同时对BP神经网络的隐含层节点数进行动态调节。将提出的模型应用于真实的光伏电站短期出力预测中,预测结果和实测结果吻合度较高,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 BP神经网络 灰色模型 光伏发电 短期出力 预测
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分布式光伏变负荷工况发电功率预测系统设计 被引量:8
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作者 邹玉炜 苗风东 高相铭 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第2期239-242,共4页
对分布式光伏系统变负荷工况发电功率进行准确预测,能避免输出失稳。提出一种基于线空间重构和谱特征提取的分布式光伏系统变负荷工况发电功率预测方法,并结合DSP数字处理器进行预测系统设计。构建光伏系统变负荷工况发电功率的输出时... 对分布式光伏系统变负荷工况发电功率进行准确预测,能避免输出失稳。提出一种基于线空间重构和谱特征提取的分布式光伏系统变负荷工况发电功率预测方法,并结合DSP数字处理器进行预测系统设计。构建光伏系统变负荷工况发电功率的输出时间序列模型,用嵌入式的相空间重构技术进行光伏发电阵变负荷工况发电功率输出负载的异常特征提取,用变负荷工况判断方法进行功率瞬时特征检测,在相空间中提取发电功率时间序列的非线性特征,实现对发电功率时间序列的准确预测。在DSP开发环境下进行发电功率预测系统的优化设计。结果表明,采用该预测系统能有效实现分布式光伏系统变负荷工况发电功率预测,预测精度较高,过程收敛性较好。 展开更多
关键词 分布式 光伏发电系统 变负荷工况 发电功率 预测
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