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卷积2942021
2021 6线程可持续和可再生能源工程国际会议 |
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文章号 | 01002 | |
页数 | 4 | |
段内 | 可再生能源应用 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202129401002 | |
在线发布 | 2021年7月26日 |
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29401002 (2021年)
短时太阳能预测使用持久性极端学习机方法
一号中央南大学自动化科技系自动化学院410012长沙
2信息科学工程学院中国济州大学416000
*对应作者 :yaosun@csu.edu.cn
太阳能性质不正常,光电性能断断续续,高度依赖太阳辐射、温度和其他气象参数精确预测太阳电量以确保微电网和智能电网经济运行是一项重要挑战,有助于改善光电对传统电系统大规模应用论文建议混合机学习算法精确预测太阳电量,用持久极端学习机算法训练系统输入参数为i时温度、阳光和太阳能输出值,输出参数为i+1时温度、阳光和太阳能输出值拟方法可提前20分钟实现太阳能输出预测平均绝对误差和root-均值误差用于描述P-ELM算法性能,并与ELM算法作比较结果表明P-ELM算法精度短期预测更好,P-ELM算法非常适合实时太阳能预测精度和可靠性
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