基于改进递归深度信念网络的CSP电站短期出力预测

doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2020-1079

	基于改进递归深度信念网络的CSP电站短期出力预测
	李锦键; 王兴贵; 杨维满; 赵玲霞
刊名	太阳能学报
	2022-07-28
卷号	43 期号:07 页码:225-232
关键词	太阳能热发电深度神经网络信念网络递归神经网络自适应动量直接法向辐射短期预测
ISSN号	0254-0096
DOI	10.19912/j.0254-0096.tynxb.2020-1079
英文摘要	以预测CSP电站短期出力为目的，首先引入自适应思想对递归深度信念网络的训练算法进行改进，并建立直接法向辐射的短期预测模型。随后提出一种结合静态模型的CSP电站短期出力预测方法。最后进行性能检验，验证了改进递归深度信念网络的可行性，以及CSP电站短期出力预测方法的有效性。研究结果表明：建立的改进递归深度信念网络可提升预测准确性和收敛速度；提出的CSP电站短期出力预测方法可较为准确地预测其短期出力情况。
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语种	中文
出版者	Science Press
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/159309]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	兰州理工大学电气工程与信息工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	李锦键,王兴贵,杨维满,等. 基于改进递归深度信念网络的CSP电站短期出力预测[J]. 太阳能学报,2022,43(07):225-232.
APA	李锦键,王兴贵,杨维满,&赵玲霞.(2022).基于改进递归深度信念网络的CSP电站短期出力预测.太阳能学报,43(07),225-232.
MLA	李锦键,et al."基于改进递归深度信念网络的CSP电站短期出力预测".太阳能学报 43.07(2022):225-232.