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基于自组织特征映射的连续多日负荷预测方法研究 被引量：2
1
作者 马立新 周尚珺玺 《机电工程》 CAS 2016年第3期342-346,共5页
针对影响连续多日每日最大负荷的因素较多且构成复杂,连续多日负荷预测方法少难度大、含节假日的连续多日负荷预测精度低等问题,分析了近几年工作日电力负荷数据特点,研究了自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map,SOM)聚类算法并... 针对影响连续多日每日最大负荷的因素较多且构成复杂,连续多日负荷预测方法少难度大、含节假日的连续多日负荷预测精度低等问题,分析了近几年工作日电力负荷数据特点,研究了自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map,SOM)聚类算法并将其用于负荷数据的预处理,研究了节假日负荷的特性,总结了其负荷变化规律并加以区分预测,提出了一种基于自组织特征映射神经网络的连续多日负荷预测新方法。该方法区分普通工作日与节假日,普通工作日采用自组织特征映射神经网络聚类方法对日最大负荷进行特征提取,建立了以周期特征相似的历史数据作为训练样本的神经网络模型,节假日设定假日影响因子单独预测。运用某市近年的负荷数据进行预测,算例结果显示综合预测误差为3.21%,表明该方法预测精度完全满足实际需求,为连续多日最大负荷预测提供了一种可行的方法。 展开更多
关键词 连续多日负荷预测 特征提取 自组织特征映射聚类 日最大负荷
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基于天气类型聚类识别的光伏系统短期无辐照度发电预测模型研究 被引量：168
2
作者 代倩 段善旭 +3 位作者 蔡涛 陈昌松 陈正洪 邱纯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第34期28-35,共8页
现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,... 现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,建立反传播(back propagation,BP)神经网络的无辐照度发电量短期预报模型。此外,为适应天气突变,采用自组织特征映射(self-organizing feature map,SOM)由云量预报信息对天气类型聚类识别,继而对各天气类型采用相应的预测网络,避免了单神经网络的过拟合问题。通过与含辐照度输入及无天气聚类识别的预测模型做交叉对比实验,预测结果表明,天气类型聚类识别能显著提高预测精度,无辐照度光伏发电量短期预测模型有较高的精度和50%湿度抗扰动性。 展开更多
关键词 光伏发电量短期预测 神经网络 气象因素 自组织特征映射聚类 距离分析
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基于天气类型聚类和LSTM的PM_(2.5)短期预测模型 被引量：5
3
作者 李芬 杨程 +1 位作者 赵晋斌 王转转 《水电能源科学》 北大核心 2021年第3期199-202,151,共5页
为了提高多变天气状态下PM_(2.5)的预测精度,利用灰色关联分析确定与PM_(2.5)相关性较强的因素,通过Copula函数建模分析得出PM_(2.5)与AOD具有强相关性且季节差异明显。采用自组织特征映射(SOM)对天气类型进行聚类识别,基于LSTM建立不... 为了提高多变天气状态下PM_(2.5)的预测精度,利用灰色关联分析确定与PM_(2.5)相关性较强的因素,通过Copula函数建模分析得出PM_(2.5)与AOD具有强相关性且季节差异明显。采用自组织特征映射(SOM)对天气类型进行聚类识别,基于LSTM建立不同天气类型下的PM_(2.5)浓度短期预测模型。算例结果表明,与传统BP神经网络、支持向量回归方法相比,基于LSTM建立的模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 太阳能 灰色关联分析 Copula建模 自组织特征映射聚类 LSTM
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