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基于布谷鸟-Elman算法的光伏发电预测
基于布谷鸟-Elman算法的光伏发电预测
作者:
任德江
叶辉良
吴杰康
张文杰
赵俊浩
金锋
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
光伏发电预测
天气相似度
相似日
改进布谷鸟算法
Elman神经网络
摘要:
提高光伏发电功率预测的精度对于保证电网的安全稳定运行、提高光伏资源的开发和利用率具有重要的意义.文中提出了一种基于天气相似度以及改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型.首先在选取相似日上,提出一种基于距离和角度趋势的相似度计算方法,选出与待预测日相似度更高的相似日.其次,利用改进后的布谷鸟算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化并构建光伏发电短期功率预测模型.最后将文中提出的光伏发电预测模型与传统Elman神经网络模型的预测结果及实际输出值进行比较,结果表明改进布谷鸟算法优化Elman神经网络的光伏发电短期功率预测模型预测精度更高.
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基于函数动态递减因子的布谷鸟算法
布谷鸟搜索算法
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指数分布
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文献信息
篇名
基于布谷鸟-Elman算法的光伏发电预测
来源期刊
电力工程技术
学科
工学
关键词
光伏发电预测
天气相似度
相似日
改进布谷鸟算法
Elman神经网络
年,卷(期)
2020,(2)
所属期刊栏目
电网运行与控制
研究方向
页码范围
81-88
页数
8页
分类号
TM73
字数
5532字
语种
中文
DOI
10.12158/j.2096-3203.2020.02.012
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
吴杰康
广东工业大学自动化学院
87
775
14.0
24.0
2
叶辉良
广东工业大学自动化学院
3
0
0.0
0.0
3
金锋
广东工业大学自动化学院
3
6
1.0
2.0
4
任德江
广东工业大学自动化学院
7
33
3.0
5.0
5
张文杰
广东工业大学自动化学院
7
38
3.0
6.0
6
赵俊浩
广东工业大学自动化学院
4
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节点文献
光伏发电预测
天气相似度
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改进布谷鸟算法
Elman神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力工程技术
主办单位:
江苏省电力公司
江苏省电机工程学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1009-0665
CN:
32-1866/TM
开本:
16开
出版地:
江苏省南京市江宁区帕威尔路1号
邮发代号:
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
3196
总下载数(次)
7
总被引数(次)
15815
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