论文摘要
针对光伏输出功率非线性、波动大、不稳定等特征引起光伏功率短期预测不精确的问题,本文提出了一种基于相似日聚类和利用共轭梯度法（CG）改进深度信念网络（DBN）的组合模型预测方法。首先利用FCM聚类算法将原始数据按照隶属度进行相似日聚类,随后根据类别进行CGDBN预测模型的建模,最后利用该模型进行光伏输出功率的短期预测。本文将方案应用于浙江龙游发电站,并将预测结果与传统预测模型进行了比较。最终得出,FCM和CG-DBN组合预测模型在光伏功率短期预测中的性能优于其他模型。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李正明,高赵亮,梁彩霞
关键词: 相似日聚类,深度信念网络,光伏功率短期预测,组合预测模型,共轭梯度法
来源: 现代电力 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 江苏大学电气信息工程学院
基金: 国家自然基金项目（51477070）,江苏高校优势学科建设工程资助项目PAPD（20116）
分类号: TM615
DOI: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2019.05.009
页码: 62-67
总页数: 6
文件大小: 1016K
下载量: 313
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标签：相似日聚类论文; 深度信念网络论文; 光伏功率短期预测论文; 组合预测模型论文; 共轭梯度法论文;