| 郑雨.基于ACO-VMD-LSTM的光伏功率超短期预测研究[J].电工技术,2024(6):32-35 |
| 基于ACO-VMD-LSTM的光伏功率超短期预测研究 |
|
| |
| DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.06.008 |
| 中文关键词: 光伏功率 超短期预测 蚁群优化算法 长短期记忆网络 |
| 英文关键词: |
| 基金项目: |
|
| 摘要点击次数: 507 |
| 全文下载次数: 0 |
| 中文摘要: |
| 针对传统光伏功率超短期预测算法精度不高的问题，提出一种基于改进变分模态分解的长短期记忆网络的光伏功率预测模型。首先利用Pearson相关系数分析光伏功率影响因素，其次利用基于蚁群算法优化的变分模态分解对光伏功率序列进行分解，并将各模态分量级气象因素作为长短期记忆网络的输入，得到预测功率。仿真结果表明，与BPNN、LSTM模型相比，所提出的预测模型具有较高的预测精度，可为光伏电站功率预测提供参考。 |
| 英文摘要: |
| |
| 查看全文 查看/发表评论 下载PDF阅读器 |
