【摘 要】
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为了在实际运行中更好地利用光热电站,文章建立了一种基于改进卷积神经网络的光热电场太阳直接法向辐射的预测模型。首先,通过分析光热发电系统的运行机理,得到影响光热发电
【机 构】
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国网甘肃省电力公司经济技术研究院,兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51867016),国家电网公司科学技术项目(52272817000L)
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为了在实际运行中更好地利用光热电站,文章建立了一种基于改进卷积神经网络的光热电场太阳直接法向辐射的预测模型。首先,通过分析光热发电系统的运行机理,得到影响光热发电系统出力的主要因素是太阳直接法向辐射,并根据太阳直接法向辐射特点选用卷积神经网络对其进行预测;然后,针对卷积神经网络在实际应用过程中存在的预测精度较低和训练时间较长的问题,引入带有稀疏约束的损失函数和自适应学习率思想,并提出一种改进卷积神经网络;最后,利用改进卷积神经网络建立了光热电场太阳直接法向辐射的预测模型。模拟结果表明:文章提出的改进卷积神
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