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1.
光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。 相似文献
2.
边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
3.
4.
采用红外光谱法测定聚丙烯等规指数,建立快速测定聚丙烯三单元等规指数、五单元等规指数含量的工作曲线,并对其准确性与精密度进行了评价。结果表明:聚丙烯等规指数可以用998 cm-1处的吸光度与973cm-1处的吸光度比值以及熔体流动速率的对数来测定,存在较好的线性关系。利用该方法得到的聚丙烯等规指数与采用核磁共振法测定的等规指数接近,最大偏差为±0.004,具有较好的准确度与精密度,同时具有分析速度快、操作简便的优点。 相似文献
5.
6.
讨论了一种考虑太阳光照强度及环境温度变化的光伏阵列数学模型,然后利用PSCAD仿真工具建立对应的仿真模型。该模型可以分析太阳能光伏电池阵列在有无遮挡情况下随着光照强度和温度不同而变化的P-V和I-V非线性特性。 相似文献
8.
9.
10.