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基于MODWT-CEEMDAN-LSTM的短期光伏功率区间预测模型
贵州大学电气工程学院;
贵州大学勘察设计研究院有限责任公司
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陈船宇
熊国江
方厚康
罗颖勋
开通知网号
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...
机 构:
贵州大学电气工程学院;
贵州大学勘察设计研究院有限责任公司;
领 域:
电力工业;
自动化技术;
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;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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