检索结果-南通市图书馆

基于GMM聚类和ICEEMDAN-IBWO-BiLSTM的短期光伏发电功率预测

中国测试 2025年

作者：顾晋豪俞斌白隆徐婕南京信息工程大学自动化学院无锡学院自动化学院

准确的光伏发电功率预测能够有效的帮助电力调度部门做好电力系统的调度计划。针对单一预测模型适应性差、精度不足等问题，该文提出一种基于高斯混合聚类（GMM）和ICEEMDAN-IBWO-BiLSTM结合的短期光伏功率预测模型。首先，通过皮尔逊... 详细信息

准确的光伏发电功率预测能够有效的帮助电力调度部门做好电力系统的调度计划。针对单一预测模型适应性差、精度不足等问题，该文提出一种基于高斯混合聚类（GMM）和ICEEMDAN-IBWO-BiLSTM结合的短期光伏功率预测模型。首先，通过皮尔逊相关性分析筛选输入特征，并利用GMM对历史光伏功率数据进行划分，选出待测日的相似日；其次，利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）对光伏功率的历史数据进行分解，并用排列熵对模态分量进行重构；然后，利用IBWO-BiLSTM模型对重构后的子序列进行预测，并将子序列预测结果叠加得到光伏功率预测值；最后，以某光伏电站的真实数据为例对模型进行验证，结果表明：在晴天、多云和阴雨天气下，相比其他对比模型，所提模型的MAE平均降低了56.30%、45.40%和37.95%，RMSE平均降低了57.52%、45.62%和31.99%，R2平均提高了1.55%、4.72%和5.64%，AIC平均降低了36.39%、21.42%和22.89%，验证了该模型的有效性与优越性。

关键词：短期光伏功率预测高斯混合聚类 ICEEMDAN 白鲸优化算法 BiLSTM

来源：

同方期刊数据库评论

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于STGCN-Transformer的短期电力净负荷预测

引用

中国测试 2024年

作者：孟伟俞斌白隆徐婕顾晋豪郭锋南京信息工程大学自动化学院无锡学院自动化学院国网浙江省电力有限公司台州供电公司

智能电网的发展认识到短期电力净负荷预测对综合能源系统（integrated energy system，IES）的重要性。净负荷预测代表了用电负荷与安装的可再生能源之间的差异，是能量管理和优化调度的基础。为解决IES波动性大，传统统计模型预测精较... 详细信息

智能电网的发展认识到短期电力净负荷预测对综合能源系统（integrated energy system，IES）的重要性。净负荷预测代表了用电负荷与安装的可再生能源之间的差异，是能量管理和优化调度的基础。为解决IES波动性大，传统统计模型预测精较差的问题，该文提出一种基于时空图卷积网络（spatial temporal graph convolutional networks，STGCN）和Transformer相结合的综合能源系统短期负荷预测模型。首先，利用STGCN作为输入嵌入层对多元输入序列进行编码，填补Transformer中没有充分考虑相关信息的空白。然后，利用Transformer中的自注意机制捕获序列数据的时间依赖性。最后，利用前馈神经网络输出预测负荷值。以浙江省某地区电力数据集为例，与其他4种预测模型相比较平均绝对百分比误差均在5%以内，结果表明该文模型具有较高的预测精度和稳定性。

关键词：时空图卷积网络 Transformer 多头注意力机制短期净负荷预测

来源：

同方期刊数据库评论

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于ICEEMDAN和TCN-AM-BiGRU的短期光伏功率预测

引用

电子测量技术 2024年第9期47卷 61-69页

作者：白隆俞斌高峰顾晋豪徐婕南京信息工程大学自动化学院南京210044 无锡学院自动化学院无锡214105

光伏发电功率的准确预测对综合能源系统的安全稳定运行以及实时控制至关重要。为解决光伏功率预测过程中存在噪声干扰以及传统的单一预测模型存在预测精度较差等问题,本文提出一种基于ICEEMDAN和TCN-AM-BiGRU相结合的短期光伏功率预测... 详细信息

光伏发电功率的准确预测对综合能源系统的安全稳定运行以及实时控制至关重要。为解决光伏功率预测过程中存在噪声干扰以及传统的单一预测模型存在预测精度较差等问题,本文提出一种基于ICEEMDAN和TCN-AM-BiGRU相结合的短期光伏功率预测模型。首先,利用皮尔逊相关系数筛选关键气象因素,通过模糊C均值聚类将光伏功率历史数据划分为晴天、多云和阴雨3种相似日;其次利用ICEEMDAN将历史训练集分解成若干个较为规律的子序列,并根据排列熵值进行重构;最后,通过TCN提取序列特征,引入注意力机制赋予不同的权重,再通过BiGRU进行预测,输出最终的预测结果。以某光伏电站的实际数据为例对预测模型和其他模型进行验证和分析,结果表明在晴天、多云和阴雨天气下,相比其他对比模型,所提模型准确率平均提高了1.69%、3.58%和4.40%,MAE平均降低了57.61%、36.83%和40.94%,RMSE平均降低了56.90%、34.30%和36.63%,验证了本文模型的有效性和优越性。

关键词：模态分解相似日聚类 TCN 注意力机制 BiGRU

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于前推回代法的含DG配电网无功优化

引用

自动化与仪表 2024年第11期39卷 13-17,110页

作者：徐婕俞斌白隆顾晋豪南京信息工程大学自动化学院南京210044 无锡学院自动化学院无锡214105

针对分布式电源接入配电网导致的潮流变化,电压稳定性降低等问题,提出了基于前推回代法的含分布式电源配电网无功优化的改进算法。以网损、电压波动和储能系统的总容量最小为目标函数建立无功优化模型,采用前推回代法结合改进的多目标... 详细信息

针对分布式电源接入配电网导致的潮流变化,电压稳定性降低等问题,提出了基于前推回代法的含分布式电源配电网无功优化的改进算法。以网损、电压波动和储能系统的总容量最小为目标函数建立无功优化模型,采用前推回代法结合改进的多目标粒子群算法进行潮流计算,通过自适应调整惯性权重和适应度函数,显著提升了该算法的收敛速度。用IE333节点系统进行仿真分析,实验结果表明,该算法在求解含分布式电源的配电网无功优化表现出色,不仅有效降低网络损耗,提升电压的稳定性,还验证了分布式光伏电源的接入对系统电压具有支撑和调节作用。

关键词：分布式电源前推回代法改进多目标粒子群算法潮流计算无功优化

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：