A Short-Term Power Output Forecasting Model Based on Correlation Analysis and ELM-LSTM for Distributed PV System
المؤلفون المشاركون
Yongsheng, Deng
Fengshun, Jiao
Jie, Zhang
Zhikeng, Li
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Accurate short-term power output forecasting results are conducive to reducing the scheduling difficulty of grid-connected operation of distributed photovoltaic (PV) systems, thus improving the safety and stability of power grid operation.
In this paper, a one-day-ahead short-term power output forecasting model based on correlation analysis and combination algorithms for distributed PV system is proposed to solve the problems within the current methods.
Firstly, the basic information of distributed PV system is introduced, and the main influence factors affecting the power output of distributed PV system are determined.
Secondly, the influence factors with higher correlation with PV output are selected by Spearman rank-order correlation coefficient (SROCC) analysis in multiple timescales.
Then, based on the multimodel univariate extreme learning machine (ELM) submodel and the single-model multivariate long short-term memory (LSTM) submodel, the ELM-LSTM model is established.
The case study analysis based on the actual data indicates that the ELM-LSTM forecasting model proposed in this paper has higher forecasting accuracy than the traditional forecasting methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yongsheng, Deng& Fengshun, Jiao& Jie, Zhang& Zhikeng, Li. 2020. A Short-Term Power Output Forecasting Model Based on Correlation Analysis and ELM-LSTM for Distributed PV System. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183861
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yongsheng, Deng…[et al.]. A Short-Term Power Output Forecasting Model Based on Correlation Analysis and ELM-LSTM for Distributed PV System. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183861
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yongsheng, Deng& Fengshun, Jiao& Jie, Zhang& Zhikeng, Li. A Short-Term Power Output Forecasting Model Based on Correlation Analysis and ELM-LSTM for Distributed PV System. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1183861
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1183861
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