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E3S网页汇编
卷积185 2020
2020年国际能源、环境和生物工程会议 |
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文章号 | 01053 | |
页数 | 5 | |
段内 | 能源工程和电源系统 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202018501053 | |
在线发布 | 2020年9月01日 |
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18501053(2020年)
双模型组合法基于光电生成预测气象数据
上海通治大学电子信息工程学院,20104年
*对应作者 :shenrunjie@163.com
光电发电技术的持续开发背景下,光电输出电流精确预测已成为一个重要的题目。本文建议使用基于光电发电预测气象数据的双模型综合法解决单模型适配性问题,根据输出功率特征的不同类型使用两种不同的模型K值集群算法用于根据历史气象数据划分不同天气类型预测辐射度和温度并分解不同类型后,光电输出功率由适当模型预测两种预测模型是Wavelet分解-ARIMA模型和EDM-SA-DBN模型,它们分别适合光伏输出大小波动放大段段小波分解可精化多尺度大起伏数据,使数据平滑化,提高自动递归综合平均模型预测精度深信网络可有效处理大量复杂数据并深入挖掘数据特征经验模式分解可分解较稳定数据并尽可能放大信号细节同时模拟退火算法可以避免网络落到局部最优解法并提高预测精度论文使用大量光电电站数据实验验证结果显示,合并模型高精度和泛化能力
必威西汉姆赞助作者版由EDPScience发布,2020
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