黄宇航,李萍,简定辉,梁志洋.基于 GRA-EGA-LSTM 模型的短期光伏功率预测∗[J].电工技术,2023(8):86-90
基于 GRA-EGA-LSTM 模型的短期光伏功率预测∗
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.08.021
中文关键词:  灰色关联理论  精英保留遗传算法  长短期记忆网络  短期光伏功率预测
英文关键词:
基金项目:
作者单位
黄宇航 宁夏大学物理与电子电气工程学院 
李萍 宁夏大学物理与电子电气工程学院 
简定辉 宁夏大学物理与电子电气工程学院 
梁志洋 宁夏大学物理与电子电气工程学院 
摘要点击次数: 414
全文下载次数: 0
中文摘要:
      对光伏发电功率进行预测可为电力系统调度提供参考,有利于电网的安全稳定运行.为了提高光伏发电功 率预测精度,采用灰色关联度分析法 (GreyRelationAnalysis,GRA)寻找待预测日的相似日作为训练样本;采用精 英保留遗传算法 (ElitistModelofGeneticAlgorithm,EGA)对长短期记忆网络 (LongShort-Term Memory,LSTM) 的超参数进行寻优;将相似日的光伏功率和气象因素数据作为训练样本代入超参数寻优后的长短期记忆网络进行预 测.通过仿真测试,基于 GRA-EGA-LSTM 组合预测模型的短期光伏功率预测精度要优于传统的 LSTM 模型.
英文摘要:
      
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器