论文摘要
光伏电站输出功率受多种外界环境因素影响显著,存在非线性、波动大等缺点。针对这一问题,提出改进的深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的方法。首先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)为DBN神经网络选取最优的初始权值;其次利用灰色关联度法选择与预测日气象特征相似度高的日期,将这些日期的天气数据和历史发电功率作为训练样本训练DBN神经网络,建立短期光伏预测模型;最后通过仿真算例分析验证了该方法对传统DBN模型预测准确度的提升,且具有一定的可行性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 梁彩霞,高赵亮
关键词: 短期功率预测,相似日,深度置信网络,遗传算法
来源: 电气应用 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 江苏大学电气信息工程学院
基金: 国家自然基金(51477070),江苏高校优势学科建设工程资助项目PAPD(20116)
分类号: TM615;TP183
页码: 97-102
总页数: 6
文件大小: 2098K
下载量: 338
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