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基于多站点预测模型的分布式光伏电站智能选址方法
1
作者
宋玲
常隆涛
+3 位作者
吕舜铭
杨朝晖
刘新锋
陈关忠
《郑州大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第2期119-126,134,共9页
为了提升光伏电站运营效率,针对多站点选址问题提出了一种多站点预测模型(MSFM),通过时空相关性、事件数据和气象因素来预测多站点的电力输出。引入三维张量来表示时空数据,采用张量分解技术恢复零条目,并利用三维张量和ResNet模型模拟...
为了提升光伏电站运营效率,针对多站点选址问题提出了一种多站点预测模型(MSFM),通过时空相关性、事件数据和气象因素来预测多站点的电力输出。引入三维张量来表示时空数据,采用张量分解技术恢复零条目,并利用三维张量和ResNet模型模拟时空邻接性、趋势、事件文本数据及气象影响。根据山东省济南市的1 155个光伏发电站运行数据和气象数据建立实验数据集,通过平均绝对误差、相对绝对误差、均方根误差和相对均方根误差来验证所提方法的效果,4个评价指标分别至少降低了2.3%、0.9%、2.6%、2.5%。实验结果表明:所提方法能够应用于多站点选址问题。
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关键词
智能选址
多站点电力输出预测
深度残差网络
模型融合
时空相关性
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职称材料
题名
基于多站点预测模型的分布式光伏电站智能选址方法
1
作者
宋玲
常隆涛
吕舜铭
杨朝晖
刘新锋
陈关忠
机构
山东建筑大学计算机科学与技术学院
国家电网信息通信云运营中心
出处
《郑州大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第2期119-126,134,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51975332,62177031)
山东省重大科技创新项目(2021CXGC011204)
文摘
为了提升光伏电站运营效率,针对多站点选址问题提出了一种多站点预测模型(MSFM),通过时空相关性、事件数据和气象因素来预测多站点的电力输出。引入三维张量来表示时空数据,采用张量分解技术恢复零条目,并利用三维张量和ResNet模型模拟时空邻接性、趋势、事件文本数据及气象影响。根据山东省济南市的1 155个光伏发电站运行数据和气象数据建立实验数据集,通过平均绝对误差、相对绝对误差、均方根误差和相对均方根误差来验证所提方法的效果,4个评价指标分别至少降低了2.3%、0.9%、2.6%、2.5%。实验结果表明:所提方法能够应用于多站点选址问题。
关键词
智能选址
多站点电力输出预测
深度残差网络
模型融合
时空相关性
Keywords
intelligent site selection
multi-site power output forecasting
deep residual networks
model fusion
spatiotemporal correlation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多站点预测模型的分布式光伏电站智能选址方法
宋玲
常隆涛
吕舜铭
杨朝晖
刘新锋
陈关忠
《郑州大学学报(工学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
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0
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