- 基于改进深度受限玻尔兹曼机算法的光伏发电短期功率概率预测被引量：32
- 2018年
- 光伏发电功率受自然环境影响具有明显的波动性、间歇性与随机性,对光伏发电进行短期功率的概率预测可以有效缓解给电网调度、能量管理等方面带来的诸多不利影响。提出一种基于改进深度受限玻尔兹曼机(RBM)算法的光伏发电短期功率概率预测模型,通过灰色关联系数法寻找待预测日的相似日,并利用遗传算法对RBM算法进行参数优化,避免模型参数寻优陷入局部最优,以提高预测模型的预测精度。仿真算例表明,所提模型可以更好地反映光伏发电功率的概率分布。
- 王继东冉冉宋智林
- 关键词：光伏发电遗传算法
- 基于支持向量机算法的光伏发电短期功率滚动预测方法
- 本发明涉及一种基于支持向量机算法的光伏发电短期功率滚动预测方法，以相似日的发电功率和预测日当天气预报数据作为预测模型的输入量，对次日一天的光伏发电功率进行预测，到次日之后，随着实际功率数据的采集，再以次日各预测点的实际输...
- 王继东宋智林冉冉
- 文献传递
- 基于受限玻尔兹曼机的光伏发电短期功率概率预测方法
- 本发明涉及一种基于受限玻尔兹曼机的光伏发电短期功率概率预测方法，该方法采用改进深度受限玻尔兹曼机算法，包括：建立基于遗传算法优化的深度受限玻尔兹曼机学习预测模型，通过灰色关联系数法寻找待预测日的相似日，以相似日的历史发电...
- 王继东冉冉宋智林
- 文献传递
- 基于改进支持向量机算法的光伏发电短期功率滚动预测被引量：33
- 2016年
- 光伏发电具有明显的波动性与随机性,对其短期功率进行预测可以更准确地实现电网能量管理和运行调度。首先提出了一种基于粒子群优化支持向量机算法(PSO-SVM)的光伏发电短期功率滚动预测模型;通过寻找相似日,以相似日的实际功率和预测日的天气数据作为模型的输入量,对次日一天的发电功率进行预测;再以次日的实际输出功率与预测功率进行滚动对比,当预测点不满足给定预测精度时,以当日实测数据对后期预测点的功率进行修正预测。仿真算例表明所提光伏发电短期功率的滚动预测模型可以更精确地实现功率预测。
- 王继东宋智林冉冉
- 关键词：光伏发电粒子群优化支持向量机
- 短期光伏发电功率预测方法研究
- 随着光伏发电产业的发展，相关技术水平提升，并网光伏发电成本大幅降低，太阳能转化效率也得到了提高。此外，由于面临严峻的环境能源形势，光伏作为传统能源的替代，得到了各国政府的政策支持。但是光伏发电功率受到自然环境的影响，具有...
- 冉冉
- 关键词：光伏发电极限学习机决策树区间预测
- 基于在线贯序极限学习机的短期光伏发电功率预测方法
- 本发明涉及一种基于在线贯序极限学习机的短期光伏发电功率预测方法，采用具有遗忘机制的在线贯序极限学习机，选用时刻、气温、光照强度、作为预测模型的输入量。步骤如下根据所输入的历史数据，生成极限学习机的初始隐含层输出矩阵，并计...
- 王继东冉冉
- 文献传递
