针对传统风电功率预测精度低,效果差的问题,设计一种风电功率预测模型.首先,采用密度峰值聚类对实测数据去噪,并结合遗传算法(genetic algorithm,GA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)获取最优分解个数,完成初始信号分解;其次,以双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络为基础...
Liu Z J,Liu H Z,2023.A noval hybrid model based on GA-VMD,sample entropy reconstruction and BiLSTM for wind speed prediction[J].Measurement,222(4):113643.DOI:10.1016/j.measurement.2023.113643. Lu Chao,Wu Xianzhen,Liu Jianwei,et ...
基于DBO-VMD和IWOA-BILSTM神经网络 组合模型的短期电力负荷预测 刘 杰1，从兰美1，夏远洋2，潘广源1，赵汉超1，韩子月1 (1.临沂大学自动化与电气工程学院，山东 临沂 276002；2.雅砻江流域水电开发有限公司，四川 成都 610000)摘要：新能源在现代电力系统中占比不断提高，其负荷不规律性、波动性远大于传统电力...
🔧 程序可修改为分类模型,用于故障诊断。信号分解方法VMD可以替换为EMD、CEEMD、CEEMDAN、EEMD等分解算法。SSA可以改为PSO、GWO、AOA、GA、NGO等其他优化算法。LSTM也可以换为GRU、BILSTM等。📊 本案例使用的数据集是北半球的光伏功率,包含四个输入特征(太阳辐射度、气温、气压、大气湿度)和一个输出预测(光伏功率...
2.该程序每个部分都可以进行替换从而形成新的混合算法:信号分解方法VMD可以替换为EMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法;SSA可以改为PSO GWO AOA GA NGO等等其他优化算法;LSTM也可以换为GRU,BILSTM等。
共四个输入特征(太阳辐射度 气温 气压 大气湿度),一个输出预测(光伏功率); 预测对象可以是电力负荷、风速、光伏等等时间序列数据集; 信号分解方法VMD可以替为EMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法; SSA可以改为PSO GWO AOA GA NGO等等其他优化算法; BILSTM也可以为GRU,LSTM等; 代码注释清楚,可以读取本地EXCEL数据,...
基于DBO-VMD和IWOA-BILSTM神经网络组合模型的短期电力负荷预测 新能源在现代电力系统中占比不断提高,其负荷不规律性,波动性远大于传统电力系统,这就导致负荷预测精度不高.针对这个问题,提出了蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)... 刘杰,从兰美,夏远洋,... - 《电力系统保护与控制》 被引量: 0发表: 2024...
种新的交 通流量混合预测模型VMD-ICA-GMDH-BILSTM-ELMAN, 该模型由VMD算法对历史交通流序列进行 分解, 并利用ICA算法对GMDH-BILSTM-ELMAN集成的网络模型参数进行... H Liu,XY Zhang,YX Yang,... - 《Journal of Central South University》 被引量: 0发表: 2022年 基于VMD-HSSA-BP神经网络模型的短时交通...
共四个输入特征(太阳辐射度 气温 气压 大气湿度),一个输出预测(光伏功率); 预测对象可以是电力负荷、风速、光伏等等时间序列数据集; 信号分解方法VMD可以替为EMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法; SSA可以改为PSO GWO AOA GA NGO等等其他优化算法; BILSTM也可以为GRU,LSTM等; 代码注释清楚,可以读取本地EXCEL数据,...
Short-term wind power prediction based on two-layer decomposition and BiTCN-BiLSTM-attention model 2023, Energy Show abstract Achieving wind power and photovoltaic power prediction: An intelligent prediction system based on a deep learning approach 2023, Energy Citation Excerpt : Commonly used machine...