期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于MODWT-CEEMDAN-LSTM的短期光伏功率区间预测模型
1
作者 陈船宇 熊国江 +1 位作者 方厚康 罗颖勋 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期416-424,共9页
针对光伏功率的波动性、随机性、间歇性,提出一种基于最大重叠小波变换(MODWT)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、长短期记忆网络(LSTM)的光伏功率短期区间预测模型。首先利用MODWT和CEEMDAN将光伏功率时间序列进行二次分解... 针对光伏功率的波动性、随机性、间歇性,提出一种基于最大重叠小波变换(MODWT)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、长短期记忆网络(LSTM)的光伏功率短期区间预测模型。首先利用MODWT和CEEMDAN将光伏功率时间序列进行二次分解得到本征模态函数(IMF)分量;再将这些IMF分量分别输入进LSTM进行分量预测并将分量预测结果重构得到点预测结果;最后利用分位数回归对点预测结果进行建模后得到区间预测结果。实际算例表明,时频域分解方法与频域分解方法的结合,使得该模型在3种天气情况下的光伏功率点预测和区间预测均表现出优异的鲁棒性和准确性。 展开更多
关键词 光伏功率 预测 深度学习 长短期记忆 最大重叠小波变换 自适应噪声完备集合经验模态分解
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部