Photovoltaic Generation Prediction of CCIPCA Combined with LSTM
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to remedy problems encompassing large-scale data being collected by photovoltaic (PV) stations, multiple dimensions of power prediction mode input, noise, slow model convergence speed, and poor precision, a power prediction model that combines the Candid Covariance-free Incremental Principal Component Analysis (CCIPCA) with Long Short-Term Memory (LSTM) network was proposed in this study.
The corresponding model uses factor correlation coefficient to evaluate the factors that affect PV generation and obtains the most critical factor of PV generation.
Then, it uses CCIPCA to reduce the dimension of PV super large-scale data to the factor dimension, avoiding the complex calculation of covariance matrix of algorithms such as Principal Component Analysis (PCA) and to some extent eliminating the influence of noise made by PV generation data acquisition equipment and transmission equipment such as sensors.
The training speed and convergence speed of LSTM are improved by the dimension-reduced data.
The PV generation data of a certain power station over a period is collected from SolarGIS as sample data.
The model is compared with Markov chain power generation prediction model and GA-BP power generation prediction model.
The experimental results indicate that the generation prediction error of the model is less than 3%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhu, E.& Pi, D.. 2020. Photovoltaic Generation Prediction of CCIPCA Combined with LSTM. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139980
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhu, E.& Pi, D.. Photovoltaic Generation Prediction of CCIPCA Combined with LSTM. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139980
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhu, E.& Pi, D.. Photovoltaic Generation Prediction of CCIPCA Combined with LSTM. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139980
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1139980
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر