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
考虑相关性的新能源电力系统风光功率短期联合预测模型
1
作者
沈赋
刘思蕊
+3 位作者
蔡子龙
王哲
杨光兵
翟苏巍
《太阳能学报》
北大核心
2025年第5期203-212,共10页
为提高新能源电力系统(NEPS)风/光功率预测的精确度以降低新能源并网对电网稳定性的影响,考虑风/光功率影响因素的相关性、NEPS分布式电源的特殊性以及模型预测误差的自适应优化能力,提出一种考虑相关性的新能源电力系统风光功率短期联...
为提高新能源电力系统(NEPS)风/光功率预测的精确度以降低新能源并网对电网稳定性的影响,考虑风/光功率影响因素的相关性、NEPS分布式电源的特殊性以及模型预测误差的自适应优化能力,提出一种考虑相关性的新能源电力系统风光功率短期联合预测模型。通过自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始数据进行处理,利用基于混沌鲸鱼算法(CWOA)优化的双向长短期记忆神经网络(BILSTM)模型对风/光功率初步预测获取预测误差,将分解后的风/光功率预测误差与原始输入特征融合,对光/风功率交叉联合预测。通过华东地区某新能源场站实际数据进行试验验证,结果表明,与传统预测模型相比,该文所提联合预测模型对NEPS风/光功率预测精度均有所提升。
展开更多
关键词
风力发电
光伏发电
功率预测
双向长短期记忆神经网络
新能源电力系统
自适应噪声的完全集合经验模态分解
混沌鲸鱼算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
考虑相关性的新能源电力系统风光功率短期联合预测模型
1
作者
沈赋
刘思蕊
蔡子龙
王哲
杨光兵
翟苏巍
机构
昆明理工大学电力工程学院
云南电网有限责任公司电力科学研究院
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第5期203-212,共10页
基金
国家自然科学基金(52107097)
云南省兴滇英才支持计划(KKRD202204021)
云南省应用基础研究计划(202101BE070001-061,202201AU070111)。
文摘
为提高新能源电力系统(NEPS)风/光功率预测的精确度以降低新能源并网对电网稳定性的影响,考虑风/光功率影响因素的相关性、NEPS分布式电源的特殊性以及模型预测误差的自适应优化能力,提出一种考虑相关性的新能源电力系统风光功率短期联合预测模型。通过自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始数据进行处理,利用基于混沌鲸鱼算法(CWOA)优化的双向长短期记忆神经网络(BILSTM)模型对风/光功率初步预测获取预测误差,将分解后的风/光功率预测误差与原始输入特征融合,对光/风功率交叉联合预测。通过华东地区某新能源场站实际数据进行试验验证,结果表明,与传统预测模型相比,该文所提联合预测模型对NEPS风/光功率预测精度均有所提升。
关键词
风力发电
光伏发电
功率预测
双向长短期记忆神经网络
新能源电力系统
自适应噪声的完全集合经验模态分解
混沌鲸鱼算法
Keywords
wind power generation
PV power generation
power prediction
bidirectional long short term memory(BILSTM)
new energy power system(NEPS)
complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise(CEEMDAN)
chaotic whale optimization algorithm(CWOA)
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
考虑相关性的新能源电力系统风光功率短期联合预测模型
沈赋
刘思蕊
蔡子龙
王哲
杨光兵
翟苏巍
《太阳能学报》
北大核心
2025
0
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
