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...
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模型相比,VMD-SSA-LSTM模型的预测精度更高,为开展月径流预测工作提供了一种新的选择。【换上其他数据,可以预测其他负荷预测等】...
将变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)、霜冰算法(Frost Ice Accumulation Model, RIME)、以及长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)结合起来,可以构建一个强大的模型用于时间序列预测,例如气象数据中的霜冰情况。 ### 基本原理 1. **变分模态分解(VMD):** VMD是一种信号分解方法,它将信...
基于人工大猩猩部队优化CNN-LSTM(GTO-CNN-LSTM)多变量时间序列预测(Matlab代码实现) 378 -- 0:18 App 【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)(Simulink仿真实现) 181 -- 0:19 App 【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究(Matlab代码实现) 485 --...
接着,我们将使用长短期记忆网络(LSTM)来构建预测模型。LSTM是一种能够捕捉时间序列数据长期依赖关系的循环神经网络,适合处理具有时间特性的光伏功率数据。 最后,我们将对模型进行训练和评估。我们将使用部分数据进行模型训练,然后使用剩余数据进行模型评估。评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等,以评估模型...
将分解得到的子信号作为输入,训练LSTM模型。LSTM模型可以学习子信号的模式和趋势。 使用训练好的LSTM模型,对未来的光伏发电功率进行预测。 使用麻雀算法对LSTM模型的参数进行优化,以提高预测精度。 对预测结果进行评估和验证,包括计算误差、绘制预测曲线等。
4 Matlab代码、数据、文章讲解 1 概述 文献来源: 摘要:提高光伏发电功率预测精度,对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。本文提出一种经验模态分解 (EMD)、主成分分析(PCA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的5种环境因素,首先利用EMD将环境因素序列进行分解,...
个人主页:研学社的博客 欢迎来到本博客️️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1 概述2 运行结果3 文献来源4 Matlab代码、数据、文章讲解1 概述文献来源:摘要:提高光伏发电功率预