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基于MEEMD-QUATRE-BILSTM的短期光伏出力区间预测
被引量：
7
1
作者
张程
林谷青
匡宇
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期40-54,共15页
提出一种基于改进集成经验模态分解(MEEMD)和拟仿射变换(QUATRE)优化双向长短期记忆神经网络(BILSTM)的光伏出力区间预测模型。通过主成分分析法(PCA)对时间序列进行降维处理,利用K-均值算法将降维数据分成3种类型气象数据;然后采用MEEM...
提出一种基于改进集成经验模态分解(MEEMD)和拟仿射变换(QUATRE)优化双向长短期记忆神经网络(BILSTM)的光伏出力区间预测模型。通过主成分分析法(PCA)对时间序列进行降维处理,利用K-均值算法将降维数据分成3种类型气象数据;然后采用MEEMD对每类光伏出力序列进行分解,将其输入QUATRE优化BILSTM神经网络和核密度估计算法(KDE)联合构建的短期光伏出力区间预测模型。最后基于宁夏光伏电站实例仿真评估模型区间预测性能,实验结果表明该模型可生成高水平光伏预测区间,能够为电力系统经济稳定运行提供可靠的决策保障。
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关键词
光伏发电
数据挖掘
预测
改进的集成经验模态分解
拟仿射变换进化算法
双向长短期记忆网络
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职称材料
题名
基于MEEMD-QUATRE-BILSTM的短期光伏出力区间预测
被引量：
7
1
作者
张程
林谷青
匡宇
机构
福建工程学院电子电气与物理学院
智能电网仿真分析与综合控制福建省高校工程研究中心
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期40-54,共15页
基金
国家自然科学基金(51677059)
福建省财政厅专项(GY-Z220230)
福建省自然科学基金(2023J01951)。
文摘
提出一种基于改进集成经验模态分解(MEEMD)和拟仿射变换(QUATRE)优化双向长短期记忆神经网络(BILSTM)的光伏出力区间预测模型。通过主成分分析法(PCA)对时间序列进行降维处理,利用K-均值算法将降维数据分成3种类型气象数据;然后采用MEEMD对每类光伏出力序列进行分解,将其输入QUATRE优化BILSTM神经网络和核密度估计算法(KDE)联合构建的短期光伏出力区间预测模型。最后基于宁夏光伏电站实例仿真评估模型区间预测性能,实验结果表明该模型可生成高水平光伏预测区间,能够为电力系统经济稳定运行提供可靠的决策保障。
关键词
光伏发电
数据挖掘
预测
改进的集成经验模态分解
拟仿射变换进化算法
双向长短期记忆网络
Keywords
photovoltaic power
data mining
forecasting
modified ensemble empirical mode decomposition
quasi-affine transformation evolutionary algorithm
bi-directional long-short-term memory(BILSTM)network
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于MEEMD-QUATRE-BILSTM的短期光伏出力区间预测
张程
林谷青
匡宇
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
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