| 注册
首页|期刊导航|中国电力|基于拟牛顿法小波神经网络的光伏发电系统短期功率预测模型

基于拟牛顿法小波神经网络的光伏发电系统短期功率预测模型

杨超颖 王金浩 王硕 徐永海 黄浩

中国电力2014,Vol.47Issue(6):117-124,8.
中国电力2014,Vol.47Issue(6):117-124,8.

基于拟牛顿法小波神经网络的光伏发电系统短期功率预测模型

A Forecasting Method of Short-Term Power Output of Photovoltaic System Based on Wavelet Neural Network Trained by Quasi-Newton Method

杨超颖 1王金浩 2王硕 3徐永海 3黄浩3

作者信息

  • 1. 国网山西省电力公司,山西太原 030001
  • 2. 山西电力科学研究院,山西太原 030001
  • 3. 华北电力大学电气与电子工程学院,北京 102206
  • 折叠

摘要

关键词

光伏发电/功率预测/小波神经网络/BP神经网络/拟牛顿法/预测模型

Key words

photovoltaic/power forecasting/wavelet neural network/BP neural network/quasi-Newton method/forecasting model

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨超颖,王金浩,王硕,徐永海,黄浩..基于拟牛顿法小波神经网络的光伏发电系统短期功率预测模型[J].中国电力,2014,47(6):117-124,8.

中国电力

OA北大核心CSCDCSTPCD

1004-9649

访问量4
|
下载量0
段落导航相关论文