【摘 要】
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针对光伏出力过程复杂、受多种气象因素综合影响,提出一种基于深度信念网络(DBN)和T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的时变权重组合式预测模型对光伏发电功率进行超短期预测.针对单一模型预测精度的时变波动性,结合模型特性采用遗传算法赋予组合模型不同时刻的权重系数.经实测数据验证,所提时变权重组合式预测模型能够结合不同预测模型优势,有效提高光伏功率预测精度.
【机 构】
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中南大学自动化学院,长沙 410083;湖南大学电气与信息工程学院,长沙 410082
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针对光伏出力过程复杂、受多种气象因素综合影响,提出一种基于深度信念网络(DBN)和T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的时变权重组合式预测模型对光伏发电功率进行超短期预测.针对单一模型预测精度的时变波动性,结合模型特性采用遗传算法赋予组合模型不同时刻的权重系数.经实测数据验证,所提时变权重组合式预测模型能够结合不同预测模型优势,有效提高光伏功率预测精度.
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