期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于CNN-LSTM混合神经网络的光伏发电量预测方法研究
被引量：
9
1
作者
王登海
安玥馨
+1 位作者
廖晨博
马家园
《西安石油大学学报（自然科学版）》
北大核心
2024年第1期129-134,共6页
光伏发电量受天气状况,光伏逆变器的质量,光伏组件的清洁度等诸因素影响,其中天气状况的时序性变化较大程度影响发电量。针对不同地区天气时序性变化导致的光伏发电量预测不准确等问题,提出了一种由卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM...
光伏发电量受天气状况,光伏逆变器的质量,光伏组件的清洁度等诸因素影响,其中天气状况的时序性变化较大程度影响发电量。针对不同地区天气时序性变化导致的光伏发电量预测不准确等问题,提出了一种由卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)混合模型的光伏发电量预测方法,其中通过CNN建立地域之间的空间相关性,LSTM捕捉发电数据之间的时间依赖关系。对神木县红民发电厂和庆城县绿能动力发电厂的光伏发电数据进行测试,实验结果表明,本文所提出的CNN-LSTM混合神经网络方法在光伏发电量预测方面具有较高的准确性和稳定性,比LSTM神经网络模型精度提升4.3%左右。
展开更多
关键词
光伏发电
模型预测
机器学习
CNN
LSTM
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于CNN-LSTM混合神经网络的光伏发电量预测方法研究
被引量：
9
1
作者
王登海
安玥馨
廖晨博
马家园
机构
长庆油田分公司
长庆油田分公司新能源事业部
长庆油田分公司数字和智能化事业部
西安石油大学计算机学院
出处
《西安石油大学学报（自然科学版）》
北大核心
2024年第1期129-134,共6页
文摘
光伏发电量受天气状况,光伏逆变器的质量,光伏组件的清洁度等诸因素影响,其中天气状况的时序性变化较大程度影响发电量。针对不同地区天气时序性变化导致的光伏发电量预测不准确等问题,提出了一种由卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)混合模型的光伏发电量预测方法,其中通过CNN建立地域之间的空间相关性,LSTM捕捉发电数据之间的时间依赖关系。对神木县红民发电厂和庆城县绿能动力发电厂的光伏发电数据进行测试,实验结果表明,本文所提出的CNN-LSTM混合神经网络方法在光伏发电量预测方面具有较高的准确性和稳定性,比LSTM神经网络模型精度提升4.3%左右。
关键词
光伏发电
模型预测
机器学习
CNN
LSTM
Keywords
photovoltaic power generation
model prediction
machine learing
CNN
LSTM
分类号
TM615.2 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN-LSTM混合神经网络的光伏发电量预测方法研究
王登海
安玥馨
廖晨博
马家园
《西安石油大学学报（自然科学版）》
北大核心
2024
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
