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基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测OA

Short-Term Photovoltaic Power Prediction Based on VMD and Improved TCN

中文摘要

光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性.针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型.通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习.利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数.在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达…查看全部>>

黄圆;魏云冰;童东兵;王维高

上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海201620上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海201620上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海201620上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海201620

信息技术与安全科学

光伏发电功率变分模态分解时序卷积神经网络DropBlock正则化注意力机制功率预测时间序列预测数据分解

《电子科技》 2023 (3)

含高渗透率风电的电力系统小干扰概率稳定性评估与控制

42-49,8

国家自然科学基金(51507157)

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2023.03.007

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