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基于深度学习分位数回归模型的
风电功率
概率密度预测.pdf
基于深度学习分位数回归模型的
风电功率
概率密度预测.pdf
2022-05-24 19:34:41
458KB
深度学习
数据分析
数据研究
参考文献
基于模糊神经网络的
风电功率
预测 (2012年)
采用模糊神经网络建立了风电场输出功率的短期预测模型,通过新疆某风电场数 据进行算例验证,对不同预测周期的模型的预测效果进行比较。结果表明,所建立的模糊神经 网络模型能正确地预测风电场输出功率,提升传统神经网络的性能。
2022-05-23 08:46:48
938KB
自然科学
论文
1
BP-GABP-改进GABP-三种预测方法比较-
风电功率
预测-Matlab源代码-内含数据-注释详细-内含gaot遗传算法工具箱
BP、GABP、改进GABP三种
风电功率
预测方法比较;Matlab源代码,内含数据,注释详细,内含gaot遗传算法工具箱。
2022-05-15 16:06:31
870KB
BP预测
GABP预测
改进GABP预测
内含数据集和遗传算法工具箱
【BP预测】基于遗传算法优化BP神经网络实现
风电功率
预测含Matlab源码.zip
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2022-05-10 19:08:58
495KB
matlab
1
一种基于遗传算法优化bp神经网络的
风电功率
预测方法
本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的
风电功率
预测方法,从
风电功率
预测系统的数据处理模块中获取预测参考数据;对参考数据建立BP神经网络的预测模型,并采用多种群编码对应BP神经网络的不同结构,每个种群分别对神经网络权值阈值编码,生成不同长度的个体,用遗传算法中选择、交叉、变异操作进化优化每个种群,最后判断收敛条件并选择最优个体;再对BP神经网络初始化,用学习率可变的动量BP算法进一步训练网络直至收敛,利用该网络对
风电功率
进行预测;最后,还反复利用预测值,在一轮预测中进行多次预测实现了跨时间间隔的多步预测。本发明预测精度提高,计算时间减少,稳定性增强。
2022-05-03 22:25:45
1.21MB
神经网络
遗传算法
1
MATLAB_NWP
风电功率
预测.rar
含NWP数值天气预报和不含NWP数值天气预报的BP神经网络预测
风电功率
两种方法进行比较,含数据,实际案例。
2022-04-18 21:05:45
18KB
神经网络
matlab
人工智能
深度学习
基于粒子群优化的核极限学习机模型的
风电功率
区间预测方法_杨锡运
论文资源,粒子群优化神经网络的预测模型。
2022-03-28 11:05:23
1.2MB
论文
1
【预测模型】基于殖民竞争算法优化BP神经网络进行
风电功率
预测matlab源码.pdf
【预测模型】基于殖民竞争算法优化BP神经网络进行
风电功率
预测matlab源码.pdf
2022-03-10 16:52:39
1.36MB
matlab代码
1
基于EMD与SVM的
风电功率
短期预测 (2012年)
由于风电存在着不确定性,
风电功率
预测对于接入大量风电的电力系统意义重大。为了提高
风电功率
的预测精度,本文建立了基于经验模式分解法(EMD)与支持向量机(SVM)的复合预测模型。考虑到风力机组的输出有很强的非线性,该模型首先将训练数据按风速大小分成高、中、低3组,然后对各组的
风电功率
样本序列进行经验模式分解,并建立各个频带分量的支持向量机预测模型,各模型的预测结果等权求和即得到最终的功率预测值。使用风电场现场采集数据的预测结果,验证了该方法的可行性和有效性。
2022-03-05 16:32:37
628KB
自然科学
论文
1
基于深度学习分位数回归模型的
风电功率
概率密度预测
针对
风电功率
预测问题,在现有预测方法和概率性区间预测的基础上,提出基于深度学习分位数回归的
风电功率
概率预测方法。该方法采用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下对长短期记忆神经网络(LSTM)的输入、遗忘、记忆、输出参数进行估计,得出未来200 h内各个时刻
风电功率
的概率密度函数。根据美国PJM网上的
风电功率
实际数据的仿真结果表明,所提方法不仅能得出较为精确的点预测结果,而且能够获得
风电功率
完整的概率密度函数预测结果。与神经网络分位数回归相比,其精度更高,且在同等置信度下的预测区间范围更小。
2022-02-22 14:06:35
1.75MB
LSTM 核密度估计 风电功率概率预测 LSTM分位数回归 概率密度分布
1
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