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基于NGWO的光伏信息设备的状态预测
1
作者
王靖程
王金明
+3 位作者
敖海
李国庆
姚玲玲
陈仓
《计算机与数字工程》
2020年第9期2097-2101,2107,共6页
光伏信息设备是光伏监控系统中的一个重要组成部分,为对其状态进行有效预测以更好地确保系统正常运转,提出了一种小生境灰狼优化(NGWO)的信息设备状态预测方法。该方法首先构建基于长短期记忆神经网络(LSTM)的光伏信息设备的状态预测模...
光伏信息设备是光伏监控系统中的一个重要组成部分,为对其状态进行有效预测以更好地确保系统正常运转,提出了一种小生境灰狼优化(NGWO)的信息设备状态预测方法。该方法首先构建基于长短期记忆神经网络(LSTM)的光伏信息设备的状态预测模型,接着利用NGWO算法确定出LSTM的网络参数,NGWO算法具有较快的收敛速度和全局寻优的能力,保证了模型对信息设备状态的准确预测。实验结果表明,该方法能够很好地表征光伏信息设备状态的变化规律,且具有较好的泛化能力和预测精度。
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关键词
状态预测
小生境灰狼优化算法
长短期记忆神经网络
全局寻优
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职称材料
题名
基于NGWO的光伏信息设备的状态预测
1
作者
王靖程
王金明
敖海
李国庆
姚玲玲
陈仓
机构
西安热工院研究有限公司
华能金昌光伏发电有限公司
华能新能源股份有限公司
出处
《计算机与数字工程》
2020年第9期2097-2101,2107,共6页
文摘
光伏信息设备是光伏监控系统中的一个重要组成部分,为对其状态进行有效预测以更好地确保系统正常运转,提出了一种小生境灰狼优化(NGWO)的信息设备状态预测方法。该方法首先构建基于长短期记忆神经网络(LSTM)的光伏信息设备的状态预测模型,接着利用NGWO算法确定出LSTM的网络参数,NGWO算法具有较快的收敛速度和全局寻优的能力,保证了模型对信息设备状态的准确预测。实验结果表明,该方法能够很好地表征光伏信息设备状态的变化规律,且具有较好的泛化能力和预测精度。
关键词
状态预测
小生境灰狼优化算法
长短期记忆神经网络
全局寻优
Keywords
state prediction
niche grey wolf optimization algorithm
long short term memory neural network
global optimization
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于NGWO的光伏信息设备的状态预测
王靖程
王金明
敖海
李国庆
姚玲玲
陈仓
《计算机与数字工程》
2020
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