基于FCM和CG-DBN的光伏功率短期预测

基于FCM和CG-DBN的光伏功率短期预测

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

  • 0 引言
  • 1 基于FCM的数据聚类
  • 2 基于共轭梯度法的DBN预测模型
  •   2.1 DBN技术的简介
  •   2.2 基于共轭梯度法的DBN预测模型的改进
  •     2.2.1 第一阶段
  •     2.2.2 第二阶段
  • 3 实验与算例分析
  •   3.1 实验数据准备阶段
  •   3.2 评价指标
  •   3.3 数据的聚类
  •   3.4 预测模型的构建
  •   3.5 预测实验
  • 4 结论
  • 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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