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       
摘要:
为了提高光伏功率预测的准确性和可靠性,基于相似日小波变换和多层感知机建立智能光伏功率预测模型;将小波变换的多分辨率特点和多层感知机的非线性拟合能力结合起来,以有效地提高预报的可靠性.首先,选取相似日数据并归一化,并用小波变换对数据进行预处理;其次,训练多层感知机模型学习气象因素与光伏功率之间的映射关系;最后,基于沙漠知识澳大利亚太阳能中心实际大型数据集进行对比实验.实验结果中的技能得分表明,本预测模型相较于其他对比模型,在预测准确性和可靠性方面具有更好的性能.
推荐文章
基于相似日的光伏发电短期预报模型
光伏发电
功率预报
Elman神经网络
相似日分类
基于相似日和VMD-GRU的光伏功率组合预测方法研究
光伏发电功率预测
相似日
变分模态分解
门控循环单元神经网络
基于Elman神经网络模型的短期光伏发电功率预测
光伏发电
功率预测
相似日
Elman神经网络
基于相似日的支持向量机短期负荷预测
负荷预测
最小二乘支持向量机
细菌趋化
相似日
日期距离
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 利用相似日小波变换和多层感知机的短期光伏功率预测
来源期刊 福州大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 光伏功率 小波变换 多层感知机 短期预测
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 206-213
页数 8页 分类号 TM615
字数 语种 中文
DOI 10.7631/issn.1000-2243.21121
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2022(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
光伏功率
小波变换
多层感知机
短期预测
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
福州大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-2243
35-1117/N
大16开
福建省福州市大学新区学园路2号
34-27
1961
chi
出版文献量(篇)
4219
总下载数(次)
6
总被引数(次)
24665
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导