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SOFM-LM-BP神经网络在光伏发电量预测中的应用
被引量：
2
1
作者
宋丹丹
任国臣
+1 位作者
张梦松
苏人奇
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016年第3期163-167,共5页
针对并网型光伏电站发电量具有间歇性、易对大电网造成冲击等特点,分析影响光伏电站发电量的主要气象因素,包括辐照度、天气类型、温度,建立了一种基于SOFM-LM-BP神经网络发电量预测模型。该模型采用SOFM神经网络对输入样本进行分类,再...
针对并网型光伏电站发电量具有间歇性、易对大电网造成冲击等特点,分析影响光伏电站发电量的主要气象因素,包括辐照度、天气类型、温度,建立了一种基于SOFM-LM-BP神经网络发电量预测模型。该模型采用SOFM神经网络对输入样本进行分类,再将分类后的样本采用LM学习算法训练,从而得到光伏发电量的预测系统。通过预测值与真实值对比可知,该预测模型的预测精度较高,克服陷入局部极小值等缺点。
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关键词
光伏电站
预测模型
SOFM神经网络
BP神经网络
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职称材料
基于模糊控制的球磨机解耦系统研究
被引量：
2
2
作者
张梦松
赵越岭
+1 位作者
石伟颖
宋丹丹
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016年第2期87-90,共4页
为了更好地解决球磨机制粉系统运行的耦合性以及生产工况复杂的问题,采用模糊解耦控制策略,对模糊控制器中的隶属度函数进行优化操作,解耦网络选择对角矩阵解耦方法,能够消除各回路之间的相互影响。Matlab仿真结果表明,该控制策略和常...
为了更好地解决球磨机制粉系统运行的耦合性以及生产工况复杂的问题,采用模糊解耦控制策略,对模糊控制器中的隶属度函数进行优化操作,解耦网络选择对角矩阵解耦方法,能够消除各回路之间的相互影响。Matlab仿真结果表明,该控制策略和常规控制方法相比拥有较高的动态响应以及稳定性,该设计方法有较强的解耦性和抗干扰性。
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关键词
球磨机
模糊控制
隶属度函数
对角矩阵解耦
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职称材料
题名
SOFM-LM-BP神经网络在光伏发电量预测中的应用
被引量：
2
1
作者
宋丹丹
任国臣
张梦松
苏人奇
机构
辽宁工业大学电气工程学院
出处
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016年第3期163-167,共5页
文摘
针对并网型光伏电站发电量具有间歇性、易对大电网造成冲击等特点,分析影响光伏电站发电量的主要气象因素,包括辐照度、天气类型、温度,建立了一种基于SOFM-LM-BP神经网络发电量预测模型。该模型采用SOFM神经网络对输入样本进行分类,再将分类后的样本采用LM学习算法训练,从而得到光伏发电量的预测系统。通过预测值与真实值对比可知,该预测模型的预测精度较高,克服陷入局部极小值等缺点。
关键词
光伏电站
预测模型
SOFM神经网络
BP神经网络
Keywords
photovoltaic power station
forecasting model
SOFW neural network
BP neural network
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于模糊控制的球磨机解耦系统研究
被引量：
2
2
作者
张梦松
赵越岭
石伟颖
宋丹丹
机构
辽宁工业大学电子与信息工程学院
出处
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016年第2期87-90,共4页
文摘
为了更好地解决球磨机制粉系统运行的耦合性以及生产工况复杂的问题,采用模糊解耦控制策略,对模糊控制器中的隶属度函数进行优化操作,解耦网络选择对角矩阵解耦方法,能够消除各回路之间的相互影响。Matlab仿真结果表明,该控制策略和常规控制方法相比拥有较高的动态响应以及稳定性,该设计方法有较强的解耦性和抗干扰性。
关键词
球磨机
模糊控制
隶属度函数
对角矩阵解耦
Keywords
ball mill
fuzzy control
membership function
diagonal matrix decoupling network
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SOFM-LM-BP神经网络在光伏发电量预测中的应用
宋丹丹
任国臣
张梦松
苏人奇
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016
2
在线阅读
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职称材料
2
基于模糊控制的球磨机解耦系统研究
张梦松
赵越岭
石伟颖
宋丹丹
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016
2
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