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基于K-medoids-GBDT-PSO-LSTM组合模型的短期光伏功率预测
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作者 戴朝辉 陈昊 +3 位作者 刘莘轶 夏长青 郭嘉毅 于立军 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期654-661,共8页
为保障电网供需平衡和安全稳定运行,提高大型光伏电站功率预测的精度,提出一种基于K中心点聚类算法(K-medoids)、梯度提升树(GBDT)和粒子群优化算法(PSO)组合优化的长短期记忆神经网络(LSTM)的光伏功率短期预测模型。首先,采用K-medoid... 为保障电网供需平衡和安全稳定运行,提高大型光伏电站功率预测的精度,提出一种基于K中心点聚类算法(K-medoids)、梯度提升树(GBDT)和粒子群优化算法(PSO)组合优化的长短期记忆神经网络(LSTM)的光伏功率短期预测模型。首先,采用K-medoids聚类算法对大规模光伏发电数据样本中的天气数据进行不同类别聚类,分为晴天、阴天和雨/雪天3种天气类型;然后,在已有数据基础上构造特征工程,使用GBDT算法分别进行特征重要性分析,筛选出对光伏功率预测具有显著影响的特征,并构建合适大小结构的优化数据集;最后,将重构后的数据集代入PSO算法优化的LSTM模型进行训练,以建立短期预测模型。实验结果表明,该模型拥有更高预测精度,相比单一LSTM模型,在雨/雪天下的RMSE指标降低了12.19%。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 机器学习 长短期记忆网络 优化算法 粒子群算法
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风力发电建设项目安全设施竣工验收评价共性问题分析 被引量:1
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作者 刘雅萍 孙银魁 《科技创新与应用》 2016年第4期201-201,共1页
从"十二五"之后,人与自然和谐发展,经济与自然环境协调发展的科学发展观得到了国家的高度重视。步入新时期安全可靠、使用绿色能源的生产方式逐渐渗透到各个行业中。伴随新能源的开发,使得新能源在电力系统对于电力能源的生... 从"十二五"之后,人与自然和谐发展,经济与自然环境协调发展的科学发展观得到了国家的高度重视。步入新时期安全可靠、使用绿色能源的生产方式逐渐渗透到各个行业中。伴随新能源的开发,使得新能源在电力系统对于电力能源的生产传输发挥了重要作用,极大地保证了用电安全。 展开更多
关键词 风力发电 竣工验收评价 共性问题
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