性;其次利用PCA提取特征序列的关键影响因子,消除原始序列的相关性和冗余性,降低模型输入的维度;最终利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态时间建模,实现对光伏发电功率的预测。采用山西省某电站的8个月实测数据进行验证,实验结果表明,该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。 关键词:光伏发电;主成分分析;长短...
基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法(Matlab代码实现) 182 -- 0:17 App 光储并网直流微电网simulink仿真模型,光伏采用mppt实现最大功率输出研究 383 -- 0:14 App 【EI复现】基于粒子群算法的风电-水电(抽水蓄能)联合优化调度研究(Matlab代码实现) 87 -- 0:26 App 【AC/DC微电网...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
光伏发电预测的MATLAB 代码 一、数据导入和处理 1. 数据导入:使用 MATLAB 的数据导入工具,如 readtable、readmatrix 或 readarray,将光伏发电数据导入 MATLAB 工作区。数据应该包含日期、时间、辐照度等字段。 2. 数据处理:对导入的数据进行预处理,如去除异常值、填补缺失值、对数据进行归一化等。 二、模型构建 1...
2.1 VMD-KELM预测模型 VMD方法是一种信号分解方法,可以将信号分解为多个本征模态函数IMF。VMD-KELM预测模型将VMD和KELM相结合,可以有效地提高预测精度。具体步骤如下: Step 1:对光伏发电数据进行VMD分解,得到多个IMF。 Step 2:将IMF作为输入数据,利用KELM进行预测。
摘要: 提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了光伏预测模型(VMD-SSA-LSTM)。首先利用VMD对历史负荷数据进行分解,然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优,并将分解出的负荷分量输入到LSTM神经网络,最后将每个分量的预测值相加,得到光伏负荷预测值,结果表明,与LSTM、VMD-LSTM模型...
⛄ 部分代码 close all clear clc warning off nntwarn off global p % Training input of data global t % Training output of data global R % The number of input node global S2 % The number of output node global S1 % The number of hidden layers node ...
⛄ 部分代码 close all clear,clc %% 加载数据 load fengsu5min; %用间隔15min的48个点(即12个小时)的数据直接预测间隔15min的16个点 load gonglv5min; % load wendu5min; % load fengxiang5min; % for i=1:8929 % zhengxuan(i)=sin(fengxiang5min(i)*pi/180); ...
1.1 直接预测 光伏出力预测,从预测方式上可分为直接预测和间接预测。直接预测是根据光伏电站输出功率的历史数据直接进行预测,是基于实际运行数据对其出力特性进行拟合,可以真实的反映输入与输出之间的非线性映射关系,具有理论价值和应用价值。 直接预测的实现方式如图1-2所示。