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题名基于改进麻雀算法的深度信念网络短期光伏功率预测
被引量：6
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作者
常东峰
南新元
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机构
新疆大学电气工程学院
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出处
《现代电子技术》
2022年第17期135-140,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52065064)。
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文摘
为进一步提高光伏发电预测精度,提出了一种改进麻雀算法(ISSA)优化深度信念网络(DBN)的预测模型。首先,为提高麻雀算法的收敛速度和避免陷入局部最优,将精英反向学习策略和Metropolis准则引入麻雀算法用于初始化SSA种群和改进SSA更新策略。其次为提高DBN模型的性能,运用ISSA对DBN模型的权值进行优化选择,同时为避免冗余的气象因子影响光伏输出,采用最大相关信息系数的特征选择法(NFCBF),选择与光伏输出相关性最好的气象特征向量作为模型输入;基于NFCBF法选好的特征向量,采用一种结合欧氏距离和灰色关联度的综合相似指数法,选择相似日作为训练集。最后建立ISSA-DBN预测模型,并利用新疆某光伏电站的实际数据进行实验分析。结果表明在训练集的选择方法相同的情况下,与DBN模型、PSO-DBN模型、SSA-DBN模型相比,ISSA-DBN的平均绝对百分比误差指标在晴天仅为3.69%,晴转多云天为5.23%,雨天为9.53%,预测精度均高于其他三种模型。由此验证了ISSA-DBN模型良好的预测精度。
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关键词
DBN模型
NFCBF法
改进麻雀算法
综合相似指数
光伏发电
功率预测
精英反向学习策略
METROPOLIS准则
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Keywords
DBN model
NFCBF solution
ISSA
comprehensive similarity index
PV power generation
power prediction
EOBL strategy
Metropolis criterion
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分类号
TN99-34
[电子电信—信号与信息处理]
TN711
[电子电信—电路与系统]
TM615
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名自拟“解痉散”治疗妇女月经前头痛50例临床观察
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作者
常东峰
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机构
大同煤矿集团有限责任公司总医院
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出处
《临床医药实践》
2017年第10期787-788,共2页
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文摘
目的:观察自拟"解痉散"治疗妇女月经前头痛的临床疗效。方法:50例月经前头痛患者均采用自拟"解痉散"治疗。结果:50例患者治疗后,临床治愈40例,好转8例,无效2例,总有效率96%。结论:自拟"解痉散"治疗妇女月经前头痛,疗效显著。
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关键词
妇女月经前头痛
自拟“解痉散”
疗效观察
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分类号
R271.115
[医药卫生—中医妇科学]
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