贺文
- 作品数：2 被引量：21H指数：2
- 供职机构：国网宁夏电力公司更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金长江学者和创新团队发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于小波神经网络的太阳辐照强度预测被引量：7
- 2015年
- 提出了基于小波神经网络的太阳辐照强度预测方法。利用皮尔逊相关系数分析法和曲线估计筛选出影响太阳辐照强度的重要因素;采用小波理论和神经网络理论相结合的小波神经网络分别建立春、夏、秋、冬4个预测模型;采用最小均方误差能量函数法自动优化网络结构,把历史太阳辐照强度、经度、纬度、海拔高度、天气类型、日照时数、最高温度、最低温度、相对湿度、大气压强作为模型的最优输入;采用L-M训练方法对太阳辐照强度进行了min级预测。通过对4个季节特殊天气类型的太阳辐照强度预测,并与BP神经网络进行对比,验证了该方法的可行性和准确性。
- 贺文齐爽李国庆陈厚合
- 关键词：太阳能辐照强度小波神经网络
- 蚁群BP神经网络的光伏电站辐照强度预测被引量：15
- 2016年
- 为了提高光伏电站辐照强度的预测精度,本文提出了基于蚁群改进BP神经网络的预测方法。首先,分析了辐照强度的影响因素,从中筛选出纬度、海拔、天气类型、日照时数、温度、空气质量、相对湿度、风速、大气压强等最优影响因子作为模型的输入;其次,通过建立新的传递函数,采用最小均方误差能量函数法进行自动优化隐含层数;按月份建立蚁群改进BP神经网络模型,对辐照强度进行预测。预测结果与BP神经网络模型进行对比,表明该方法有效提高了辐照强度的预测精度。
- 贺文齐爽陈厚合
- 关键词：光伏电站辐照强度蚁群算法改进BP神经网络
