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摘要：传统化石能源的资源短缺和对生态环境造成的恶劣影响使得风电等新能源的利用成为世界各国共同关注的能源解决方案.风电固有的间歇性,随机性和波动性使得风电并网相较其他电源难度更高.准确的短期风电功率预测可以对未来一段时间内的波动情况进行描述,通过与其它电源的协调配合,减少...
晴空工况光伏超短期功率预报方法.提出一种基于实时辐射采集技术的晴空工况光伏超短期功率预报方法。.该方法预报时效为未来0～4h,预测点时间分辨率为15min,每15min滚动循环预测。.以此预报方法为基础,建立了国家能源太阳能发电研发(实验)中心屋顶光伏...
博士论文[1]任意条件下光伏阵列的输出性能预测[D].翟载腾.中国科学技术大学2008硕士论文[1]基于人工智能的光伏发电短期功率预测技术[D].白会杰.北京交通大学2019[2]基于深度学习的光伏发电量预测模型研究[D].郑强.华北电力大学2019
SolarNet:基于卷积神经网络和变分模式分解的混合可靠的小时光伏功率预测模型20210816.SolarNet:Ahybridreliablemodelbasedonconvolutionalneuralnetworkandvariationalmodedecompositionforhourlyphotovoltaicpowerforecasting.这期我们一起学习光伏功率预测的文章。.
摘要：在传统化石能源日渐短缺和环境保护要求日益提高的双重压力下,可再生清洁能源发电在电力行业中所占的比重越来越高,其中太阳能发电已成为一种重要的发电形式.随着光伏装机容量的不断扩大,光伏发电输出功率的精确预测有助于电力调度部门统筹安排调度计划,对保障电网安全,降低电网...
东北电力大学硕士学位论文风电场风速和发电功率预测研究姓名：肖洋申请学位级别：硕士专业：电力系统及其自动化指导教师：陈树勇20050301摘要摘要目前，国内外对于风力发电各种课题的研究越来越深入和广泛，但其中关于风电场风速和发电功率预测的研究还达不到令人满意的程度，而且...
华中科技大学陈金富等：风电功率超短期预测：从静态空间模型到动态时间网络。针对已有研究的不足，本文利用LSTM网络对风电功率时间序列的时序相关性进行建模，同时，计及影响风电功率的多种因素，建立了风电场发电功率的超短期预测模型，有效提高了预测精度。
论文亮点：l提出了一种新的基于残差的卷积神经网络预测模型。l变分模式分解对网络的预测性能有重要影响。l该网络具有较低的复杂度和计算量。l该模型具有良好的短期风电预测性能。l该方法的有效性与现有的预训练网络进行了比较。
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在预测风功率之前，先选取一部分数据训练预测模型，另一部分数据作为测试集以评估预测模型的性能，最终即可通过训练好的模型对风电池输出功率进行预测。.基于小波变换和神经网络的风功率预测的预测方法流程图如图2所示，为在提高预测精度的前提下...
摘要：传统化石能源的资源短缺和对生态环境造成的恶劣影响使得风电等新能源的利用成为世界各国共同关注的能源解决方案.风电固有的间歇性,随机性和波动性使得风电并网相较其他电源难度更高.准确的短期风电功率预测可以对未来一段时间内的波动情况进行描述,通过与其它电源的协调配合,减少...
晴空工况光伏超短期功率预报方法.提出一种基于实时辐射采集技术的晴空工况光伏超短期功率预报方法。.该方法预报时效为未来0～4h,预测点时间分辨率为15min,每15min滚动循环预测。.以此预报方法为基础,建立了国家能源太阳能发电研发(实验)中心屋顶光伏...
博士论文[1]任意条件下光伏阵列的输出性能预测[D].翟载腾.中国科学技术大学2008硕士论文[1]基于人工智能的光伏发电短期功率预测技术[D].白会杰.北京交通大学2019[2]基于深度学习的光伏发电量预测模型研究[D].郑强.华北电力大学2019
SolarNet:基于卷积神经网络和变分模式分解的混合可靠的小时光伏功率预测模型20210816.SolarNet:Ahybridreliablemodelbasedonconvolutionalneuralnetworkandvariationalmodedecompositionforhourlyphotovoltaicpowerforecasting.这期我们一起学习光伏功率预测的文章。.
摘要：在传统化石能源日渐短缺和环境保护要求日益提高的双重压力下,可再生清洁能源发电在电力行业中所占的比重越来越高,其中太阳能发电已成为一种重要的发电形式.随着光伏装机容量的不断扩大,光伏发电输出功率的精确预测有助于电力调度部门统筹安排调度计划,对保障电网安全,降低电网...
东北电力大学硕士学位论文风电场风速和发电功率预测研究姓名：肖洋申请学位级别：硕士专业：电力系统及其自动化指导教师：陈树勇20050301摘要摘要目前，国内外对于风力发电各种课题的研究越来越深入和广泛，但其中关于风电场风速和发电功率预测的研究还达不到令人满意的程度，而且...
华中科技大学陈金富等：风电功率超短期预测：从静态空间模型到动态时间网络。针对已有研究的不足，本文利用LSTM网络对风电功率时间序列的时序相关性进行建模，同时，计及影响风电功率的多种因素，建立了风电场发电功率的超短期预测模型，有效提高了预测精度。
论文亮点：l提出了一种新的基于残差的卷积神经网络预测模型。l变分模式分解对网络的预测性能有重要影响。l该网络具有较低的复杂度和计算量。l该模型具有良好的短期风电预测性能。l该方法的有效性与现有的预训练网络进行了比较。
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在预测风功率之前，先选取一部分数据训练预测模型，另一部分数据作为测试集以评估预测模型的性能，最终即可通过训练好的模型对风电池输出功率进行预测。.基于小波变换和神经网络的风功率预测的预测方法流程图如图2所示，为在提高预测精度的前提下...
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