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CCHP用户冷热电负荷预测的纵横交叉优化深度信念网络方法
被引量：
7
1
作者
吴伟杰
吴杰康
+5 位作者
雷振
郑敏嘉
张伊宁
李猛
黄欣
李逸欣
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2021年第12期1-10,共10页
针对目前CCHP用户冷热电负荷预测影响因素繁多、构建模型复杂、预测精度不足的问题,提出了一种结合变分模态分解和深度信念网络的CCHP用户冷热电负荷预测组合预测方法。首先分析了CCHP用户冷热电负荷序列的周期性和随机性,提出采用变分...
针对目前CCHP用户冷热电负荷预测影响因素繁多、构建模型复杂、预测精度不足的问题,提出了一种结合变分模态分解和深度信念网络的CCHP用户冷热电负荷预测组合预测方法。首先分析了CCHP用户冷热电负荷序列的周期性和随机性,提出采用变分模态分解方法对CCHP用户冷热电负荷进行分解;其次,基于分解后模态分量易于出现冗杂,采用样本熵对分解后模态分量进行重构,降低冗杂程度;最后,因深度信念网络初始权重过于随机化,采用纵横交叉算法优化深度信念网络对CCHP用户冷热电负荷进行预测,并依据实例仿真,分析了CCHP用户冷热电负荷的预测结果。实例表明,所提预测方法有效地提高了预测精度,实用性强。
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关键词
cchp用户
冷热电负荷预测
深度信念网络
纵横交叉算法
变分模态分解
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职称材料
题名
CCHP用户冷热电负荷预测的纵横交叉优化深度信念网络方法
被引量：
7
1
作者
吴伟杰
吴杰康
雷振
郑敏嘉
张伊宁
李猛
黄欣
李逸欣
机构
广东电网规划研究中心
广东工业大学自动化学院
出处
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2021年第12期1-10,共10页
基金
广东省科技计划项目(2020A050515003)
广州市科技计划项目(202002030463)
广东电网有限责任公司科技计划项目(037700KK52190004)。
文摘
针对目前CCHP用户冷热电负荷预测影响因素繁多、构建模型复杂、预测精度不足的问题,提出了一种结合变分模态分解和深度信念网络的CCHP用户冷热电负荷预测组合预测方法。首先分析了CCHP用户冷热电负荷序列的周期性和随机性,提出采用变分模态分解方法对CCHP用户冷热电负荷进行分解;其次,基于分解后模态分量易于出现冗杂,采用样本熵对分解后模态分量进行重构,降低冗杂程度;最后,因深度信念网络初始权重过于随机化,采用纵横交叉算法优化深度信念网络对CCHP用户冷热电负荷进行预测,并依据实例仿真,分析了CCHP用户冷热电负荷的预测结果。实例表明,所提预测方法有效地提高了预测精度,实用性强。
关键词
cchp用户
冷热电负荷预测
深度信念网络
纵横交叉算法
变分模态分解
Keywords
cchp
users
load forecasting of cooling heating and power
deep belief network
crisscross algorithm
variational mode decomposition
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CCHP用户冷热电负荷预测的纵横交叉优化深度信念网络方法
吴伟杰
吴杰康
雷振
郑敏嘉
张伊宁
李猛
黄欣
李逸欣
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2021
7
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