研究目的
提出一种基于高斯-高斯-受限玻尔兹曼机的新方法用于光伏系统发电量预测，以解决天气条件对发电输出产生显著影响这一难题。
研究成果
所提出的方法由特征提取器的GGRBM和预测器的MLP组成，能有效进行光伏系统发电量输出预测，在平均预测误差和标准差方面优于其他方法。
研究不足
该研究聚焦于天气条件对光伏系统发电输出的影响，未涉及其他挑战，例如与抽水蓄能电站的协作或电站在日常发电模式中的角色变化。
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基于高斯-高斯-受限玻尔兹曼机的深度神经网络技术在光伏系统发电预测中的应用
DOI：10.1016/j.ifacol.2019.08.160
期刊：IFAC-PapersOnLine
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
本文提出了一种基于高斯-高斯受限玻尔兹曼机的光伏系统发电预测新方法。尽管光伏系统和风力发电等可再生能源已被用于全球温室气体减排，但其发电输出易受天气条件显著影响这一缺陷，导致电力系统难以顺利实施经济负荷调度(ELD)和机组组合。从电力系统运行角度出发，需要更精确的预测模型来处理光伏系统发电量的预测值。本文提出了一种结合高斯受限玻尔兹曼机的高效深度神经网络(DNN)模型，用于预测光伏系统短期(一步超前)发电输出。该模型以受限玻尔兹曼机作为特征提取器，多层感知机(MLP)作为人工神经网络。通过实际光伏系统数据验证了所提方法的有效性。
作者：
Shota Ogawa，Hiroyuki Mori
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