你正在下载：《

基于EEMD-Kmeans...LSTM的短期光伏功率预测_朱坤.pdf

》 [预览]

格式：PDF ，页数：5 ，大小：1.11MB ,
资源ID：255820 下载积分：10 金币免费下载

快捷下载

登录下载

邮箱/手机：
温馨提示：	快捷下载时，用户名和密码都是您填写的邮箱或者手机号，方便查询和重复下载（系统自动生成）。如填写123，账号就是123，密码也是123。
特别说明：	请自助下载，系统不会自动发送文件的哦；如果您已付费，想二次下载，请登录后访问：我的下载记录
支付方式：
验证码：	换一换

加入VIP,免费下载

温馨提示：由于个人手机设置不同，如果发现不能下载，请复制以下地址【https://www.aqrzj.com/docdown/255820.html】到电脑端继续下载（重复下载不扣费）。

已注册用户请登录：

账号：
密码：
验证码：	换一换
当日自动登录忘记密码？

三方登录：

1: 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。
2: 试题试卷类文档，如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案，请知晓。
3: 文件的所有权益归上传用户所有。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 本站仅提供交流平台，并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

本文（基于EEMD-Kmeans...LSTM的短期光伏功率预测_朱坤.pdf）为本站会员（爱知识的人）主动上传，安全人之家仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对上载内容本身不做任何修改或编辑。若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私，请立即通知安全人之家（发送邮件至316976779@qq.com或直接QQ联系客服），我们立即给予删除！

基于EEMD-Kmeans...LSTM的短期光伏功率预测_朱坤.pdf

基于EEMD-Kmeans-LSTM的短期光伏功率预测讲解了针对光伏功率数据波动性和不稳定性的特点，提出了一种组合预测模型。该模型结合了集成经验模态分解（EEMD）、K均值聚类算法（Kmeans）和蚁狮优化（ALO）算法优化的长短期记忆神经网络（LSTM）。通过对光伏功率数据进行EEMD分解，获取相应的本征模态分量（IMF）和残差项。引入Kmeans聚类对分解后的序列进行重构，以降低序列复杂度和分量数量。将重构后的子序列输入到经过ALO优化的LSTM模型中进行预测，并将各序列预测结果简单加和作为最终预测值。与广泛使用的EEMD-LSTM模型相比，该方法在预测精度上得到了显著提高。文章还通过实验验证了EEMD-Kmeans-LSTM和EEMD-Kmeans-ALO-LSTM模型的有效性，证明了其在光伏功率预测中的优越性能。基于EEMD-Kmeans-LSTM的短期光伏功率预测适用于从事太阳能光伏发电技术研究和应用的专业人士，包括但不限于电力系统工程师、能源研究人员和技术开发人员。该文档特别适合那些需要精确预测光伏功率输出以优化电网调度和管理的人士。此外，对于参与光伏电站设计、运营和维护的企业和机构，以及关注可再生能源发展的政策制定者和投资者，本文提供的技术和方法同样具有重要参考价值。它为提升光伏系统的可靠性和效率提供了新的思路和技术手段。