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基于图相似日和PSO-XGBoost的光伏功率预测 被引量：19
1
作者 吴春华 董阿龙 +1 位作者 李智华 汪飞 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期3250-3259,共10页
为充分利用历史信息,最大限度优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了基于图相似日和粒子群优化极限梯度提升树(particle swarm optimization-extreme gradient boosting tree,PSO-XGBoost)的光伏功率预测方法。将每天由天气特征组... 为充分利用历史信息,最大限度优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了基于图相似日和粒子群优化极限梯度提升树(particle swarm optimization-extreme gradient boosting tree,PSO-XGBoost)的光伏功率预测方法。将每天由天气特征组成的向量转换成格拉姆矩阵,以便充分挖掘各个向量之间的关系;然后将拉姆矩阵转换为图像,采用结构相似性算法(structural similarity,SSIM)寻找与待预测日最相似的历史日,并选取历史日的光伏功率、待预测日的辐照度、温度、湿度作为极限梯度提升树的输入变量;为充分发挥模型的预测能力,运用粒子群算法优化极限梯度提升树确定最优的超参数,最终输出各时段的光伏功率预测值。利用光伏电站实际数据进行验证,结果表明:相比于未改进的XGBoost模型,所提方法在晴天下的均方根误差(root mean square error,RMSE)降低了31.6%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)降低了31.6%;在多云天气下的RMSE降低了24.1%,MAE降低了40%;在阴雨天气下的RMSE降低了25%,MAE降低了38.5%,有效地提高了模型的预测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 图相似日 格拉姆矩阵 结构相似性 极限梯度提升树 光伏功率预测 历史日
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历史时期西部开发特点及对现代西部开发的借鉴
2
作者 乔家君 许叔明 《聊城大学学报（自然科学版）》 2003年第2期91-94,共4页
中国历史时期的西部开发,大致可划分为秦汉、隋唐、元代、清朝、抗日战争时期等阶段,分析了不同时期西部开发的内容,并从开发方向、部门、范围、强度、方式、目的、影响等方面剖析了西部开发的特点,最后提出现代西部开发应借鉴历史开发... 中国历史时期的西部开发,大致可划分为秦汉、隋唐、元代、清朝、抗日战争时期等阶段,分析了不同时期西部开发的内容,并从开发方向、部门、范围、强度、方式、目的、影响等方面剖析了西部开发的特点,最后提出现代西部开发应借鉴历史开发经验,并吸取相应教训。 展开更多
关键词 中国 西部开发 历史时期 区域经济 开发方向 开发部门 开发范围 开发强度 开发方式
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基于改进相似日的超短期负荷预测法 被引量：7
3
作者 范宏 程浩忠 +3 位作者 贾德香 熊虎岗 陈明 马鸿杰 《华东电力》 北大核心 2006年第4期7-9,共3页
在充分掌握上海电网负荷特性之后,针对上海市调AGC控制要求,提出一种基于改进相似日的超短期负荷预测方法。该法利用相似日的每两点负荷变化值相似,依概率预测未来负荷变化趋势,能准确计算未来5 m in负荷值。通过算例结果分析可知,该法... 在充分掌握上海电网负荷特性之后,针对上海市调AGC控制要求,提出一种基于改进相似日的超短期负荷预测方法。该法利用相似日的每两点负荷变化值相似,依概率预测未来负荷变化趋势,能准确计算未来5 m in负荷值。通过算例结果分析可知,该法预测误差较好,具有较强的适应性。 展开更多
关键词 负荷特性 改进相似日 超短期负荷预测
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计及评价指标冲突的电动汽车充电负荷区间预测
4
作者 贺庆奎 刘玮 +2 位作者 迟林芳 张明涛 宋丹 《电力大数据》 2024年第1期37-44,共8页
电动汽车充电负荷具有强随机性,且受电池容量与用户用车行为影响。为有效预测充电负荷时序分布,本文提出一种计及评价指标冲突的充电负荷区间预测方法。首先,该方法分析日间充电负荷间时序相关性,并用强相关历史日充电负荷数据构建充电... 电动汽车充电负荷具有强随机性,且受电池容量与用户用车行为影响。为有效预测充电负荷时序分布,本文提出一种计及评价指标冲突的充电负荷区间预测方法。首先,该方法分析日间充电负荷间时序相关性,并用强相关历史日充电负荷数据构建充电负荷预测所需的特征集。接着,采用弯曲高斯过程(warped gaussian process,WGP)方法,并结合多种协方差函数来构建多个充电负荷区间预测模型。为解决多指标评价存在冲突和仅选择最优的一个预测模型会出现极端误差问题,本文应用面积灰关联决策方法,对各模型开展计及评价指标冲突的综合评价,并依据获取的面积灰关联贴近度,构建电动汽车充电负荷组合区间预测模型。实验结果表明,本文提出的方法能够获得更精确、覆盖率更高的充电负荷预测区间。 展开更多
关键词 电动汽车 区间预测 弯曲高斯过程 面积灰关联决策 强相关历史日
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一种实用负荷预测气象因子建模方法 被引量：2
5
作者 侯宜祥 曹玉峰 《安徽电气工程职业技术学院学报》 2008年第1期15-18,共4页
电力负荷受气象因素影响越来越大,如何准确预测负荷中的气象负荷是负荷预测中的一项有意义的课题。本文提出一种简单适用的气象因子建模,并和相似日有机的结合起来,能较大地提高负荷预报精度。
关键词 负荷预测 气象因子 相关系数 回归分析 相似日方法
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五四时期对新史料的接受与认识
6
作者 张越 《史学史研究》 CSSCI 北大核心 2000年第3期67-74,共8页
19世纪末以来新史料的大发现 ,对史学发展产生了深远影响。五四前后是接受与认识新史料的重要时期 ,王国维等人积极利用新史料进行史学研究并大力介绍新史料 ,使五四时期的中国史坛很快认识到了新史料的价值 ,这对于五四时期史学乃至 2 ... 19世纪末以来新史料的大发现 ,对史学发展产生了深远影响。五四前后是接受与认识新史料的重要时期 ,王国维等人积极利用新史料进行史学研究并大力介绍新史料 ,使五四时期的中国史坛很快认识到了新史料的价值 ,这对于五四时期史学乃至 2 0世纪史学都有着非常重要的意义。 展开更多
关键词 史料 五四时期 史学发展 史学研究 中国史 王国维 发现 意义 价值 产生
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城市轨道交通超短时客流预测模型研究及应用
7
作者 费佳莹 严俊钦 陈佳 《交通与运输》 2024年第1期47-52,共6页
超短时客流预测是城市轨道交通调度指挥中的关键基础性问题,现有的方法及模型各有优缺点,尚不能很好地满足现场实际工作需要。首先,基于上海城市轨道交通海量客流数据,对客流特征及其影响因素进行提取与分析,在此基础上引入“K最近邻算... 超短时客流预测是城市轨道交通调度指挥中的关键基础性问题,现有的方法及模型各有优缺点,尚不能很好地满足现场实际工作需要。首先,基于上海城市轨道交通海量客流数据,对客流特征及其影响因素进行提取与分析,在此基础上引入“K最近邻算法”研究建立超短时客流预测模型。以上海城市轨道交通网络为实际背景的初步应用及结果分析表明,研究成果能对运营当天早晚高峰时段(7:00—10:00和17:00—20:00)客流做出超短时预测,具有较好的准确性、时效性和实用性,为调度指挥提供有力的客流数据支撑,助力构建城市轨道交通网络智慧客运组织调度系统。 展开更多
关键词 城市轨道交通 超短时客流预测 K最近邻算法 历史特征日 相似参照日
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