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PCA-GA-ELM的光伏发电功率预测研究
被引量：
21
1
作者
程港
林小峰
+2 位作者
宋绍剑
林予彰
黄清宝
《可再生能源》
CAS
北大核心
2019年第10期1440-1447,共8页
针对目前光伏发电功率预测方法所存在的预测精度较低和不同天气类型适应性较弱的问题,提出一种利用主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)改进极限学习机(ELM)的光伏发电功率预测模型(PCA-GA-ELM预测模型)。该模型的计算过程:首先,基于季节因...
针对目前光伏发电功率预测方法所存在的预测精度较低和不同天气类型适应性较弱的问题,提出一种利用主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)改进极限学习机(ELM)的光伏发电功率预测模型(PCA-GA-ELM预测模型)。该模型的计算过程:首先,基于季节因素和天气类型等气象因素对于光伏发电系统的影响,在不同季节下建立了不同的子模型,并利用灰色关联分析法选取同种天气类型下的相似日;然后,利用PCA将多个原始输入变量降维成少数彼此独立的变量;最后,利用GA对ELM的初始权值和阈值进行寻优。此外,文章利用光伏电站的实际发电功率数据对预测模型进行验证。分析结果表明,PCA-GA-ELM预测模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力。
展开更多
关键词
主成分分析法
光伏发电功率预测
遗传算法
极限学习机
灰色关联分析
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于PCA-GA-ELM的光伏发电功率预测研究
被引量：
21
1
作者
程港
林小峰
宋绍剑
林予彰
黄清宝
机构
广西大学电气工程学院
马萨诸塞大学洛厄尔分校电气与计算机工程学院
出处
《可再生能源》
CAS
北大核心
2019年第10期1440-1447,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51767005)
广西自然科学基金项目(2017GXNSFAA198225)
文摘
针对目前光伏发电功率预测方法所存在的预测精度较低和不同天气类型适应性较弱的问题,提出一种利用主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)改进极限学习机(ELM)的光伏发电功率预测模型(PCA-GA-ELM预测模型)。该模型的计算过程:首先,基于季节因素和天气类型等气象因素对于光伏发电系统的影响,在不同季节下建立了不同的子模型,并利用灰色关联分析法选取同种天气类型下的相似日;然后,利用PCA将多个原始输入变量降维成少数彼此独立的变量;最后,利用GA对ELM的初始权值和阈值进行寻优。此外,文章利用光伏电站的实际发电功率数据对预测模型进行验证。分析结果表明,PCA-GA-ELM预测模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力。
关键词
主成分分析法
光伏发电功率预测
遗传算法
极限学习机
灰色关联分析
Keywords
principal component analysis
photovoltaic power forecasting
genetic algorithm
extreme learning machine
grey relational analysis
分类号
TK519 [动力工程及工程热物理—热能工程]
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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PCA-GA-ELM的光伏发电功率预测研究
程港
林小峰
宋绍剑
林予彰
黄清宝
《可再生能源》
CAS
北大核心
2019
21
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
