基于VMD-SSA-LSTM的光伏功率预测模型分析.pdf

基于EMD-KPCA-LSTM的光伏功率预测模型分析.pdf 总第236期现代工业经济和信息化Total236 2024年第2期ModernIndustrialEconomyandInformationizationNo.2,2024 技术创新DOI:10.16525/ki.14-1362/n.2024.02.026 基于EMD-KPCA-LSTM的光伏功率预测模型分析王宇驰1，赵延阳1，张树军2 （1.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛125105； 2.葫芦岛八家矿业股份有限公司，辽宁葫芦岛125105）摘要：为了充分解决光伏预测中预测难度较大、随机性强以及预测时间跨度大的问题，提高光伏功率的预测精度，提出了一种基于EMD-KPCA

2025-03-15 约1.77万字 4页立即下载

基于聚类分析与CEEMD和LSTM的超短期光伏功率预测.docx 基于聚类分析与CEEMD和LSTM的超短期光伏功率预测 基于聚类分析与CEEMD及LSTM的超短期光伏功率预测 一、引言随着可再生能源的日益普及，光伏发电作为其中的重要一环，其功率预测技术也得到了广泛的研究和应用。超短期光伏功率预测对于电网的调度和优化具有重要意义，它能够有效地提高电力系统的运行效率和稳定性。本文提出了一种基于聚类分析与CEEMD（完备集合经验模态分解）及LSTM（长短期记忆网络）的超短期光伏功率预测方法，以期提高预测的准确性和可靠性。二、聚类分析在光伏功率预测中的应用聚类分析是一种无监督的学习方法，它能够将数据集中相似的数据点归为一类。在光伏功率预测中，聚类分析可以用于

2025-01-24 约4.94千字 10页立即下载

基于LSTM与迁移学习的光伏发电功率预测数字孪生模型.pdf LSTM与迁移学习的光伏发电功率预测数字孪生模型 基于LSTM与迁移学习的光伏发电功率预测数字孪生模型摘要：随着全球对可再生能源的重视和需求的增加，光伏发电作为一种环保、可持续的能源形式，得到了广泛的应用和发展。在光伏发电系统中，准确地预测光伏发电功率对于优化运维调度、提高发电效率具有重要意义。然而，受到光照、气温等外界因素的影响，光伏发电功率呈现出非线性、随机的特点，导致传统的预测方法存在较大的误差。为了提高光伏发电 功率的预测精度，本文提出一种基于LSTM与迁移学习的光伏 发电功率预测数字孪生模型。 1.引言随着能源危机和环境污染问题的日益突出，全球对可再生能源的需求和开发

2024-05-03 约3.89千字 6页立即下载

基于二次分解的SSA-LSTM模型在空气质量预测中的应用研究.docx 基于二次分解的SSA-LSTM模型在空气质量预测中的应用研究一、引言随着城市化进程的加速和工业化的深入发展，空气质量问题日益严重，对人们的健康和生活质量产生了重大影响。因此，准确预测空气质量对于制定有效的环境保护措施和改善人民生活环境具有重要意义。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，基于机器学习和深度学习的空气质量预测模型逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于二次分解的SSA-LSTM模型，并探讨了其在空气质量预测中的应用。二、相关研究及背景空气质量预测是环境科学和气象学的重要研究领域。传统的空气质量预测方法主要基于统计分析和物理模型，但这些方法往往难以准确预测复杂的空气质量变化。近

2025-06-07 约4.91千字 9页立即下载

基于调和分析及VMD-LSTM混合模型的甬江河口水位预报方法.pdf

2025-04-06 约11.41万字 10页立即下载

2025-03-26 约1.82万字 30页立即下载

基于ISSA-LSTM的超短期风电功率预测：模型构建与实证分析.docx 基于ISSA-LSTM的超短期风电功率预测：模型构建与实证分析一、引言 1.1研究背景与意义在全球积极推进能源转型与可持续发展的进程中，风力发电作为一种清洁、可再生的能源获取方式，在能源结构中占据着日益重要的地位。随着风电技术的不断进步与成本的持续降低，风力发电的规模迅速扩张。根据全球风能理事会（GWEC）发布的《全球风能报告2024》，2023年全球新增风电装机容量达到了创纪录的117GW，较2022年同比增长50%，这使得全球风电累计装机容量突破了1太瓦（TW）里程碑，目前总装机容量达到1021GW，同比增长13%。中国作为风电发展的领军者，在2023年新增

2025-03-28 约3.16万字 24页立即下载

基于VMD-ISSA-LSTM的短期电力负荷预测研究.docx 基于VMD-ISSA-LSTM的短期电力负荷预测研究一、引言随着经济的持续发展和人民生活水平的不断提高，电力负荷预测在电力系统的运行和规划中扮演着至关重要的角色。准确预测短期电力负荷，不仅有助于电力公司的运营优化，还能有效减少能源浪费和提升供电可靠性。近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，越来越多的研究者开始探索基于新型算法的电力负荷预测方法。本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）、改进的互信息谱分析（ISSA）和长短期记忆网络（LSTM）的短期电力负荷预测模型，旨在提高预测的准确性和可靠性。二、相关技术背景 1.变分模态分解（VMD）：是一种新型的信号处理方法，能够有效地将复

2025-01-24 约5.19千字 10页立即下载

基于注意力机制的VMD-LSTM的PM2.5浓度预测研究.pdf 基于注意力机制的VMD-LSTM的PM2.5浓度预测研究摘要由于国内工业化、城市化进程迅速，产生了许多危害居民身体健康的空气污染问题，其中，PM2.5（空气动力学当量直径不超过2.5微米的颗粒物）是城市空气污染的首要污染物，PM2.5预测对于治理空气污染问题有着重要的现实意义。在此背景下，本文以南昌市为研究区域，以省站监测站点2020年1月1日至2022 年12月31日的PM2.5浓度以及其他污染物数据和

2024-12-08 约8.27万字 62页立即下载

基于VMD分解和IHHO优化LSTM的径流预测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361777 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110636484.9 (22)申请日 2021.06.08 (71)申请人淮阴

2023-06-16 约1.86万字 17页立即下载

基于VMD-HHT边际谱与SSA-DBN模型的滚动轴承故障诊断方法研究.pdf 摘要滚动轴承在现代生活生产中扮演极其重要的角色，若发生故障会对日常生活生产造成重大影响，同时也不可避免地造成经济损失。因滚动轴承故障的多样性和不确定性，为确定其状态具有难度。因此，对滚动轴承振动信号进行故障诊断分类具有十分重要的工程意义和应用价值。本文从滚动轴承的故障特征提取和故障诊断模型两方面入手，提出基于VMD-HHT边际谱法与SSA-DBN网络模型结合的故障诊断方法，主要工作有：（1）对目前故障诊断技术进行了解，发现由于滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点。提出变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）结合希尔伯特黄（Hilb

2025-03-25 约9.04万字 66页立即下载

基于VMD-EMD-WT信号分解和SDAE深度学习模型的短期集群风电功率预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112926398 A (43)申请公布日 2021.06.08 (21)申请号 202110117431.6 G06N 20/20 (2019.01)

2023-06-10 约6.52千字 6页立即下载

基于Transformer模型的光伏功率预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112991090 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110161723.X (22)申请日 2021.02.05 (71)申请人江南大学地址 21

2023-06-09 约1.5万字 11页立即下载

2025-05-26 约3.8万字 67页立即下载

一种基于SSA-GRU-MSAR的风电功率预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112989693 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110228138.7 G06F 119/06 (2020.01) (22)申请日

2023-06-09 约6.64千字 6页立即下载