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BO-SVM和ISO改进的ENN光伏功率超短期预测模型
被引量：
1
1
作者
王育飞
汪弦哲
+2 位作者
薛花
余光正
杨秀
《太阳能学报》
北大核心
2025年第6期280-288,共9页
针对超短期光伏功率预测时传统大脑情绪神经网络(ENN)短反射通路拟合能力不强导致预测精度不高的问题,提出一种基于贝叶斯优化-支持向量机(BO-SVM)和改进蛇优化(ISO)的大脑情绪神经网络光伏功率预测模型。首先,为提高短反射通路的非线...
针对超短期光伏功率预测时传统大脑情绪神经网络(ENN)短反射通路拟合能力不强导致预测精度不高的问题,提出一种基于贝叶斯优化-支持向量机(BO-SVM)和改进蛇优化(ISO)的大脑情绪神经网络光伏功率预测模型。首先,为提高短反射通路的非线性拟合能力,采用基于BO-SVM的历史数据三维相点分类平面选取方法,并考虑三维相点到分类平面距离,提取历史数据非线性特征;其次,改进蛇优化算法并用于ENN的权值寻优,确保短反射通路合理表达历史数据非线性特征;然后,对光伏功率时间序列进行混沌相空间重构,并建立基于BO-SVM和ISO改进的ENN光伏功率超短期预测模型;最后,运用实测数据,验证所提模型实现不同天气下光伏功率超短期预测精度的提升。
展开更多
关键词
光伏功率
预测
混沌理论
改进大脑情绪神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于BO-SVM和ISO改进的ENN光伏功率超短期预测模型
被引量：
1
1
作者
王育飞
汪弦哲
薛花
余光正
杨秀
机构
上海电力大学电气工程学院
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第6期280-288,共9页
基金
国家自然科学基金(52207121)
上海市科技创新行动计划(22010501400)。
文摘
针对超短期光伏功率预测时传统大脑情绪神经网络(ENN)短反射通路拟合能力不强导致预测精度不高的问题,提出一种基于贝叶斯优化-支持向量机(BO-SVM)和改进蛇优化(ISO)的大脑情绪神经网络光伏功率预测模型。首先,为提高短反射通路的非线性拟合能力,采用基于BO-SVM的历史数据三维相点分类平面选取方法,并考虑三维相点到分类平面距离,提取历史数据非线性特征;其次,改进蛇优化算法并用于ENN的权值寻优,确保短反射通路合理表达历史数据非线性特征;然后,对光伏功率时间序列进行混沌相空间重构,并建立基于BO-SVM和ISO改进的ENN光伏功率超短期预测模型;最后,运用实测数据,验证所提模型实现不同天气下光伏功率超短期预测精度的提升。
关键词
光伏功率
预测
混沌理论
改进大脑情绪神经网络
Keywords
photovoltaic power
forecasting
chaos theory
improved brain emotional neural network
分类号
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BO-SVM和ISO改进的ENN光伏功率超短期预测模型
王育飞
汪弦哲
薛花
余光正
杨秀
《太阳能学报》
北大核心
2025
1
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
