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電子發燒友網>電子資料下載>電源技術>改進深度學習算法的光伏出力預測方法

改進深度學習算法的光伏出力預測方法

2017-12-17 | rar | 0.72 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  為提高光伏出力的預測精度,提出了一種改進深度學習算法的光伏出力預測方法。首先,針對傳統的深度學習算法采用批量梯度下降(batch gradient descent,BGD)法訓練模型參數速度慢的問題,利用隨機梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)法訓練快的優點,提出了一種改進的隨機一批量梯度下降(stochastic-batch gradient descent,S-BGD)搜索方法,該方法兼具SGD和BGD的優點,提高了參數訓練的速度。然后,針對參數訓練過程中容易陷入局部最優點和鞍點的問題,借鑒運動學理論,提出了一種基于梯度累積(gradient pile,GP)的訓練方法。該方法以累積梯度作為參數的修正量,可以有效地避免訓練陷入局部點和鞍點,進而提高預測精度。最后,以澳大利亞艾麗斯斯普林光伏電站的數據為樣本,將所提方法應用于光伏出力預測中,驗證所提方法的有效性。

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