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基于改进LSSVM的太阳辐射量预测
  • ISSN号:1000-7709
  • 期刊名称:《水电能源科学》
  • 时间:0
  • 分类:TM615[电气工程—电力系统及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:国网湖北省电力公司经济技术研究院, 华中科技大学水电与数字化工程学院, 武汉理工大学资源与环境工程学院
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51379080,41571514);新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学)项目;中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017KFYXJJ204)
中文摘要:

为准确预测太阳辐射量,提出一种基于变分模态分解和粒子群优化算法的最小二乘支持向量机组合预测模型。针对太阳辐射量序列具有不稳定性的特点,首先利用变分模态分解将历史太阳辐射量数据分解成一系列相对稳定的分量序列,再应用粒子群优化最小二乘支持向量机参数,以预测各分量序列,将各分量太阳辐射量预测值集成,从而得到最终太阳辐射量预测值。实例分析和对比研究表明,该模型预测太阳辐射量有效可行,具有较高的预测精度。研究成果可为太阳辐射量预测提供参考。

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期刊信息
  • 《水电能源科学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:中国水力发电工程学会 华中科技大学
  • 主编:邴凤山 张勇传
  • 地址:武汉市洪山区珞瑜路1037号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:sdny@x263.net
  • 电话:027-87542126
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7709
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1231/TK
  • 邮发代号:38-111
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:15627