相似日

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基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测
《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第4期507-514,共8页朱莉 李豪 汪小豪 姜成龙 曹明海 
新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心开放研究基金资助项目(HBSKF202124)。
为了有效提升短期负荷预测的精度,提出了一种基于相似日和IWOA优化BiLSTM的短期电力负荷预测模型.该模型首先利用Pearson相关性分析选取负荷的主要影响因素,并利用综合匹配相似度选取相似日,为模型提供更有效的输入;然后研究了一种基于...
关键词：短期负荷预测 改进鲸鱼优化算法 相似日 双向长短期记忆网络 超参数寻优 
基于综合相似日选取的SO-CNN-LSTM光伏功率预测模型研究
《太阳能学报》2025年第4期301-312,共12页宋煜 许野 刘锋平 王旭 李薇 
国家自然科学基金面上项目(62073134)。
针对当前光伏发电功率预测的相似日选取标准单一、形状相似判定结果有误、组合预测模型的参数选取不合理导致的预测精度偏低问题,创新性地提出一种利用综合相似度选取相似日、蛇优化算法(SO)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)...
关键词：综合相似度 蛇优化算法 卷积神经网络 长短期记忆网络 光伏发电 
考虑历史相似日与组合权重的光伏功率预测
《电网与清洁能源》2025年第4期87-96,共10页李伟康 马刚 袁宇波 卜强生 叶志刚 王伟 陈遗志 
江苏省重点研发计划项目(BE2022003,BE2022003-5)。
针对传统预测模型在光伏功率潜在特性的挖掘上存在局限性的问题,提出一种基于相似日聚类及多混合模型组合加权的预测模型。利用Pearson相关性系数选取重要气象特征,并采用模糊C均值聚类将历史日划分为晴天、多云、阴天和雨雪天气4种天...
关键词：光伏功率预测 天气类型 混合模型 灰色关联度 组合权重 
计及相似日的短期光伏功率预测
《上海电力大学学报》2025年第2期112-119,共8页夏祥子 张春 
国家自然科学基金(U21A20146)。
为提高光伏电站输出功率的预测精度,提出了将长短期记忆(LSTM)模型与自适应增强器(Adaboost)相结合的光伏功率预测方法。首先,利用自组织神经映射聚类算法将输入的气象数据进行聚类,以提高预测的稳定性和一致性。然后,采用变分模态分解...
关键词：光伏功率预测 神经网络 相似度分析 自适应增强器 自组织神经映射 
基于深度信念网络的电力负荷短期预测方法
《新型电力系统》2025年第1期111-124,共14页曹华珍 韦斌 高超 吴杰康 雷振 隋宇 陈亚彬 
广东电网有限责任公司电力规划专题研究项目(031000QQ00220019)。
随着电力市场深入改革,电力逐渐显现商品属性,实时电价走向将会影响短期用电需求,为提高考虑实时电价情况下电力负荷短期预测精度问题,有效映射短期负荷随机性,提出一种电力市场环境下基于实时电价的负荷短期预测方法。选取以实时电价...
关键词：电力负荷短期预测 深度信念网络 鲸鱼算法 互信息 相似日 
基于Holt-Winters法的配电台区售电量预测方法
《信息技术》2025年第2期180-186,共7页熊根鑫 石文娟 李淑贤 孙亚慧 王同乐 
配电台区售电量预测过程中,只能捕捉到序列数据的级别分量和趋势分量,使得预测结果的均方根误差(RMSE)较高。因此,提出基于Holt-Winters法的配电台区售电量预测方法。采集历史售电数据,并通过小波分解重构算法,完成历史售电数据的降噪...
关键词：Holt-Winters法 售电量 配电台区 相似日 小波变换 
基于相似日筛选与组合深度学习模型的日前电价预测方法
《电网技术》2025年第1期242-251,I0088,共11页艾雨 贾燕冰 韩肖清 
国家自然科学基金重点项目(U1910216);国家自然科学基金青年基金项目(51807129)。
准确的日前电价预测是市场运行和政策规划的基础,而市场披露信息是电价预测的重要依据。提出了引入Self-attention机制的CNN-GRU组合深度学习电价预测模型。首先,针对山西电力现货市场交易流程及日前电价形成机制,采用最大互信息系数法...
关键词：日前电价预测 边界条件 最大互信息系数 相似日筛选 Self-attention机制 
基于相似日与ISC-BiLSTM的短期光伏功率预测方法
《太阳能学报》2025年第1期676-685,共10页杨轶航 韩璐 史华勃 邓鑫隆 陈梓桐 孙如田 
国家自然科学基金(51607151);电力物联网四川省重点实验室开放重点课题(PIT-F-202301)。
针对传统光伏功率预测方法的精度和鲁棒性难以兼顾的不足,提出一种结合相似日理论、改进麻雀算法(ISSA)与SE通道注意力机制的卷积(CNN)双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型(简写为ISC-BiLSTM),能实现短期光伏功率的准确预测。该方法首...
关键词：光伏发电 预测 神经网络 注意力机制 改进麻雀算法 模糊聚类 
基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法
《中国电力》2024年第12期71-81,共11页陈庆斌 杨耿煌 耿丽清 苏娟 孙京生 
国家重点研发计划资助项目(基于数值天气预测高频更新的风电/光伏日内功率及供电保障能力预测技术,2022YFB2403002)。
针对光伏功率随机性较强等问题,提出了一种基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法。首先,利用核模糊C均值算法对光伏功率进行聚类分析,通过最大信息系数提取主要影响特征;其次,结合合作博弈思想计算预测日和历史日的综合...
关键词：光伏功率 相似日 变分模态分解 双向长短期记忆神经网络 组合预测 
基于相似日与BiLSTM组合的短期电力负荷预测被引量：5
《控制理论与应用》2024年第12期2304-2314,共11页祁宇轩 范俊岩 吴定会 汪晶 
国家重点研发项目(2020YFB1711100,2020YFB1711102)资助。
短期电力负荷存在非线性、波动性和影响因素多等特征,针对以上特征所导致的预测精度不足,本文提出一种基于相似日与双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)组合的短期电力负荷预测模型.首先,剖析电力负荷的动态变化机理,基于相似日和灰色关联...
关键词：短期电力负荷预测 相似日 深度学习 鲸鱼优化算法 变分模态分解 
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