首页> 外文会议>電力技術研究会 >深層ボルツマンマシンを用いたGRBFNによる太陽光発電出力予測
【24h】

深層ボルツマンマシンを用いたGRBFNによる太陽光発電出力予測

机译:GRBFN使用Deep Boltzmann机器的太阳能输出预测

获取原文

摘要

本稿では,DBMを導入したGRBFNによるPV出力予測手法を提案した。また,DNNの学習法として新たに開発した高性能進化計算手法であるSS-PPBSOを取り入れ,学習の目的関数に過学習防止法であるWD法を導入し,予測精度の向上を図った。提案法を実データに適用し,シミュレーションを行った結果,従来法と比較して,平均予測誤差,最大予測誤差,標準偏差の全てにおいて優れた結果が得られた。これらの結果から提案法はPV出力予測問題のような非線形性が非常に強い時系列予測問題に対して強力な手法であることを示した。
机译:在本文中,我们提出了由于GRBFN引入DBM而引起的PV输出预测方法。此外,结合了SS-PPBSO高性能进化计算方法新开发的DNN学习方法,引入的WD方法是困境的作用,学习的目标函数,从而提高了预测精度。该技术被应用于数据,仿真结果与传统方法相比,平均预测误差,最大预测误差,获得所有标准偏差的优异结果。提出的方法这些结果表明,时间序列预测问题的强大方法非常强的非线性,例如PV输出预测问题。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号