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基于DBN与T-S时变权重组合的光伏功率超短期预测模型
被引量：
21
1
作者
谭小钰
刘芳
+1 位作者
马俊杰
邹润民
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期42-48,共7页
针对光伏出力过程复杂、受多种气象因素综合影响,提出一种基于深度信念网络(DBN)和T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的时变权重组合式预测模型对光伏发电功率进行超短期预测。针对单一模型预测精度的时变波动性,结合模型特性采用遗传算法赋...
针对光伏出力过程复杂、受多种气象因素综合影响,提出一种基于深度信念网络(DBN)和T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的时变权重组合式预测模型对光伏发电功率进行超短期预测。针对单一模型预测精度的时变波动性,结合模型特性采用遗传算法赋予组合模型不同时刻的权重系数。经实测数据验证,所提时变权重组合式预测模型能够结合不同预测模型优势,有效提高光伏功率预测精度。
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关键词
光伏功率
预测
组合模型
DBN
T-S模糊模型
时变权重
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职称材料
题名
基于DBN与T-S时变权重组合的光伏功率超短期预测模型
被引量：
21
1
作者
谭小钰
刘芳
马俊杰
邹润民
机构
中南大学自动化学院
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期42-48,共7页
基金
国家自然科学基金(61973318,61911530132)
湖南省自然科学基金(2020JJ2045)
湖南省重点研发计划(2020WK2007)。
文摘
针对光伏出力过程复杂、受多种气象因素综合影响,提出一种基于深度信念网络(DBN)和T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的时变权重组合式预测模型对光伏发电功率进行超短期预测。针对单一模型预测精度的时变波动性,结合模型特性采用遗传算法赋予组合模型不同时刻的权重系数。经实测数据验证,所提时变权重组合式预测模型能够结合不同预测模型优势,有效提高光伏功率预测精度。
关键词
光伏功率
预测
组合模型
DBN
T-S模糊模型
时变权重
Keywords
photovoltaic power
forecasting
combined model
DBN
T-S fuzzy model
time-varying weight
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DBN与T-S时变权重组合的光伏功率超短期预测模型
谭小钰
刘芳
马俊杰
邹润民
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
21
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