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基于受限玻尔兹曼机的光伏发电短期功率概率预测方法
- 专利权人:
- 天津大学
- 发明人:
- 王继东,冉冉,宋智林
- 申请号：
- CN201611097237.1
- 公开号：
- CN106600041A
- 申请日:
- 2016.12.02
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 程毓英
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于受限玻尔兹曼机的光伏发电短期功率概率预测方法，该方法采用改进深度受限玻尔兹曼机算法，包括：建立基于遗传算法优化的深度受限玻尔兹曼机学习预测模型，通过灰色关联系数法寻找待预测日的相似日，以相似日的历史发电功率数据和来自数据天气预报的预测日的天气因素信息为模型的输入量，以光伏发电系统在预测日的输出功率信息为预测模型的输出量，以一个月的实测信息作为预测模型样本数据，预测未来1‑24小时的光伏发电输出功率，并且得到预测点的概率密度函数，采用遗传算法作为优化模型，其中遗传算法的交叉率为0.6，变异率的取值为0.2，深度受限玻尔兹曼机的结构层数选定为四层。本发明具有预测精度高的特点。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
