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针对现有太阳辐照度短期预测方法的建模复杂、准确度低等问题,提出一种基于深度学习的GRU-RF动态权值组合预测方法。大气因素与太阳辐照度数据融合,将运算速度较快且模型复杂度较低的随机森林(RF)模型与带有时序记忆的门控循环单元(GRU)神经网络进行动态权值的加权集成,分别将地表接收到的太阳辐照度、近地层气温、相对湿度、近地层风速和相对气压等变化特征进行预测研究。通过几种模型对比分析,结果表明使用GRU-RF模型预测短时(9 h)太阳辐照度结果较好,运行速度较快,在不同时间间隔(5、10以及15 min)下能够很好地预测太阳辐照度数据。 相似文献
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为更准确预测短期风电功率,提出了一种基于误差修正的NNA-ILSTM短期风电功率预测方法。首先,采用斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数法对风电功率影响因素分析,选出相关性较高的参量;其次,对长短期记忆网络添加注意机制与修改损失函数以解决其对有效信息筛选不足的问题,利用神经网络算法(NNA)优化改进的长短期记忆网络(ILSTM)中的神经元数量和时间步长,提高其预测精度以及泛化能力,构建NNA-ILSTM预测模型;最后,分析预测误差与风电功率、风速之间相关性,构建误差修正模型,对NNA-ILSTM模型预测结果进行修正,得到风电功率预测的最终结果。实验结果表明,所提出的模型可以显著提高风电功率预测精度。 相似文献
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为提升短期太阳辐射预测的准确性,提出一种基于ICEEMDAN-LSTM和残差注意力的短期太阳辐照度预测方法。该方法利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)将原始辐射序列分解为多尺度模态分量,同时引入残差注意力机制对原始气象特征进行重构,然后利用长短期记忆网络分别提取两部分的时序特征,并融合所得特征输入至多层感知器,进行提前1小时的水平面总辐照度预测。实验结果表明,该方法能捕捉辐射序列的波动和突变,并考虑不同气象特征的重要程度,可有效提高短期太阳辐照度的预测精度。 相似文献
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针对经典BP神经网络训练效率低、易陷入局部极值等缺点,利用云模型对传统人工鱼群算法(AFSA)进行改进,并采用改进后的云人工鱼群算法(CM-AFSA)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,构建基于CM-AFSA-BP神经网络的预测模型。以某土石坝测压管水位为指标,利用CM-AFSA-BP神经网络预测模型对其渗流压力进行预测,并与同结构的经典BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明,CM-AFSA-BP神经网络模型在训练速度和预测精度上明显更优,在土石坝渗流压力预测和分析方面具有较好的适应性。 相似文献
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风电的波动性和随机性,尤其是功率爬坡事件严重威胁着电网运行的安全和稳定。功率爬坡是极端天气影响下产生的,属于小概率事件。其极低的发生概率导致历史爬坡样本数量严重不足,并制约了传统功率预测模型的预测精度。针对此类问题,提出一种基于生成对抗网络的风电爬坡功率预测方案。将历史爬坡数据和模拟特征量作为输入,通过生成器和判别器的对抗训练,生成大量与历史爬坡数据特征相似的模拟爬坡数据,实现爬坡数据集的扩充。再将扩充后的爬坡数据集输入给长短期记忆神经网络算法,进行风电爬坡功率预测。通过仿真测试,验证了该方法在历史爬坡数据匮乏情况下风电爬坡功率预测的有效性。并与传统预测方法进行了对比,证明了其预测的精确性。 相似文献
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为了研究人工神经网络在压气机性能曲线拟合中的应用,分别利用BP神经网络、RBF神经网络、极限学习机以及BP-GA神经网络对某微型燃气轮机压气机的性能映射关系进行模拟,分析了不同网络模型在压气机特性曲线拟合上的优劣,以及样本容量对不同神经网络模型性能的影响。结果表明:BP-GA神经网络模型不仅收敛速度快,而且精度高;相比传统BP神经网络模型,其平均绝对百分比误差可控制在0.189%以内,训练时间可缩短至19.07 s;当样本容量较少时,传统BP神经网络模型不再适用,而基于遗传算法的BP-GA模型仍然保持较高的精度。 相似文献
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基于Elman神经网络的短期风电功率预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高风电场输出功率预测精度,提出一种动态基于神经网络的功率预测方法。根据实际运行的风电场相关风速、相关风向和风电功率的历史数据,建立了基于Elman神经元网络的短期风电功率预测模型。运用多层Elman神经网络模型对西北某风电场实际1h和24h的风电输出功率预测,与BP神经网络模型对比,经仿真分析证明前者具有预测精度高的特点,三隐含层Elman神经网络模型预测效果最佳。这表明利用Elman回归神经网络建模对风电功率进行预测是可行的,能有效提高功率预测精度。 相似文献
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综合考虑风电功率序列及气象数据的多维特征,提出一种弹性网稀疏核主成分分析(EN-SKPCA)降维方法,对气象因素降维并表述为回归优化型问题,添加的弹性网惩罚解决了KPCA重构主成分难以解释构成的问题;提出花授粉算法(FPA)优化长短时记忆神经网络(LSTMNN)预测模型,可自动筛选出最佳超参数,降低了参数经验设置所带来的随机性。该方法解决了突变天气的影响,提高了预测精度。对2017年宁夏麻黄山第一风电场实测数据实验,证明了该方法的优越性。 相似文献
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《International Journal of Hydrogen Energy》2019,44(11):5324-5333
Artificial neural network has generally been used for a quantity of tasks such as classification, prediction, clustering and association analysis in different application fields. To the best of our knowledge, there are few researches on breakthrough curve used artificial neural network. In this paper, an artificial neural network model is established for breakthrough curves prediction in relation to a ternary components gas with a two-layered adsorbent bed piled up with activated carbon (AC) and zeolite, and an optimization is concluded by the artificial neural network. The performance data which acquired by Aspen model has been utilized for training artificial neural network (ANN) model. The ANN model trained has great competence for making prediction of hydrogen purification performance of PSA cycle with impressive speed and rational accuracy. On the strength of the ANN model, we implemented an optimization for seeking first-rank PSA cycle parameters. The optimization is concentrated on the effect of inlet flow rate, pressure and layer ratio of activated carbon height to zeolite height. Furthermore, this paper shows that the PSA cycle's optimal operation parameters can be obtained by use of ANN model and optimization algorithm, the ANN model has been trained according to the data generated by Aspen adsorption model. 相似文献
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Ali Naci Celik 《Solar Energy》2011,85(10):2507-2517
This article presents the artificial neural network modelling of the operating current of a 120 Wp of mono-crystalline photovoltaic module. As an alternative method to analytical modelling approaches, this study uses the advantages of neural networks such as no required knowledge of internal system parameters, less computational effort and a compact solution for multivariable problems. Generalised regression neural network model is used in the present article to predict the operating current of the photovoltaic module. To show its merit, the current predicted from the artificial neural network modelling is compared to that from the analytical model. The five-parameter analytical model is drawn from the equivalent electrical circuit that includes light-generated current, diode reverse saturation current, and series and shunt resistances. The operating current predicted from both the neural and analytical models are compared to the measured current. Results have shown that the artificial neural network modelling provides a better prediction of the current than the five-parameter analytical model. 相似文献
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针对城市需水预测涉及因素众多、不同地区影响因子不尽相同且多寡不一及影响因子的选择直接决定需水量预测的结果与实际是否相符等问题,提出了灰色关联分析法、遗传算法和BP神经网络相结合的需水预测模型,并以南京市为例,通过灰色关联分析法筛选出主要影响因素,采用遗传算法优化BP神经网络,构建基于灰色关联分析的GA-BP神经网络需水预测模型。实例应用结果表明,该模型用于需水预测能够比较全面地考虑需水量影响因子,与传统BP网络相比,GA-BP网络预测精度更高,训练速度更快,可作为资料时间序列较短情况下一种较好的需水预测方法。 相似文献