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基于AMBOA-DBN结合相似日的短期光伏功率预测
被引量：
9
1
作者
张程
林谷青
+2 位作者
黄靖
匡宇
刘佳静
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期290-299,共10页
提出一种综合灰色关联理论的数据挖掘方法选取相似日,运用自适应动态权重的变异蝙蝠算法优化DBN神经网络。首先从历史数据集和预测日数据两方面分析主要影响光伏发电功率的因素,通过在原有模糊灰色关联分析的基础上,引入计算事物各属性...
提出一种综合灰色关联理论的数据挖掘方法选取相似日,运用自适应动态权重的变异蝙蝠算法优化DBN神经网络。首先从历史数据集和预测日数据两方面分析主要影响光伏发电功率的因素,通过在原有模糊灰色关联分析的基础上,引入计算事物各属性发展趋势相似程度为衡量标准的综合灰色关联理论,选取更高相似度的相似日;利用自适应动态权重蝙蝠算法对DBN的权值参数进行优化,以此改进神经网络训练过程中因初始权值选取不当而陷入局部最优或收敛时间过长等问题。建立短期光伏功率预测模型,将此模型与其他预测模型进行对比,实验结果表明该模型更具预测精准性。
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关键词
数据挖掘
深度学习
预测
光伏发电
自适应算法
综合灰色关联理论
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职称材料
题名
基于AMBOA-DBN结合相似日的短期光伏功率预测
被引量：
9
1
作者
张程
林谷青
黄靖
匡宇
刘佳静
机构
福建工程学院电子电气与物理学院
福建工程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6期290-299,共10页
基金
国家自然科学基金(51677059)
智能电网仿真分析与综合控制福建省高校工程研究中心开放基金(KF-D21010)。
文摘
提出一种综合灰色关联理论的数据挖掘方法选取相似日,运用自适应动态权重的变异蝙蝠算法优化DBN神经网络。首先从历史数据集和预测日数据两方面分析主要影响光伏发电功率的因素,通过在原有模糊灰色关联分析的基础上,引入计算事物各属性发展趋势相似程度为衡量标准的综合灰色关联理论,选取更高相似度的相似日;利用自适应动态权重蝙蝠算法对DBN的权值参数进行优化,以此改进神经网络训练过程中因初始权值选取不当而陷入局部最优或收敛时间过长等问题。建立短期光伏功率预测模型,将此模型与其他预测模型进行对比,实验结果表明该模型更具预测精准性。
关键词
数据挖掘
深度学习
预测
光伏发电
自适应算法
综合灰色关联理论
Keywords
data mining
deep learning
forecasting
photovoltaic power
adaptive algorithm
comprehensive grey correlation theory
分类号
TM28 [一般工业技术—材料科学与工程]
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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AMBOA-DBN结合相似日的短期光伏功率预测
张程
林谷青
黄靖
匡宇
刘佳静
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
9
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