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基于神经网络的波浪能发电功率预测系统
被引量:
2
1
作者
郭昌鑫
曾湲溶
+4 位作者
万颖蕾
巫坤铤
陈公兴(指导)
陈吹信
林惠妮
《科技与创新》
2021年第9期56-57,59,共3页
海上波浪能发电具有随机性、间歇性和波动性,同时受外部因素影响,未来将摩擦纳米发电机推广应用于波浪能发电时,大规模接入会给电网的安全稳定运行带来一定的冲击,有必要对其发电功率进行提前预测,由此提出基于神经网络的波浪能发电功...
海上波浪能发电具有随机性、间歇性和波动性,同时受外部因素影响,未来将摩擦纳米发电机推广应用于波浪能发电时,大规模接入会给电网的安全稳定运行带来一定的冲击,有必要对其发电功率进行提前预测,由此提出基于神经网络的波浪能发电功率预测系统。将长短期记忆网络和误差逆向传播算法训练的神经网络(BP)相结合预测发电功率,经实验,该模型预测系统稳定,具有一定的应用价值。
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关键词
深度学习
摩擦发电
波浪能
功率预测
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职称材料
题名
基于神经网络的波浪能发电功率预测系统
被引量:
2
1
作者
郭昌鑫
曾湲溶
万颖蕾
巫坤铤
陈公兴(指导)
陈吹信
林惠妮
机构
广州理工学院电气与电子工程学院
广州棒谷科技股份有限公司
广州理工学院外国语学院
出处
《科技与创新》
2021年第9期56-57,59,共3页
基金
2020年广东大学生科技创新培育专项资金项目(攀登计划专项)(编号:pdjh2020b0851)
2020年国家级大学生创新创业训练计划项目(编号:202012668002X)。
文摘
海上波浪能发电具有随机性、间歇性和波动性,同时受外部因素影响,未来将摩擦纳米发电机推广应用于波浪能发电时,大规模接入会给电网的安全稳定运行带来一定的冲击,有必要对其发电功率进行提前预测,由此提出基于神经网络的波浪能发电功率预测系统。将长短期记忆网络和误差逆向传播算法训练的神经网络(BP)相结合预测发电功率,经实验,该模型预测系统稳定,具有一定的应用价值。
关键词
深度学习
摩擦发电
波浪能
功率预测
分类号
TK79 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的波浪能发电功率预测系统
郭昌鑫
曾湲溶
万颖蕾
巫坤铤
陈公兴(指导)
陈吹信
林惠妮
《科技与创新》
2021
2
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职称材料
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