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稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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基于自編碼與極限學習機的光伏區(qū)間預測方法和系統(tǒng)

967 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-19 09:00:22

本發(fā)明公開了一種基于自編碼與極限學習機的光伏區(qū)間預測方法和系統(tǒng)。以雙輸出的極限學習機模型構建光伏區(qū)間預測模型，雙輸出分別為光伏區(qū)間的上下限，由于光伏區(qū)間實際值的缺乏，傳統(tǒng)的極限學習機訓練算法隨之失效。本發(fā)明采用啟發(fā)式算法優(yōu)化訓練極限學習機，并提出相應的初始化算法，用于提高啟發(fā)式算法計算結果和效率，其內容包括：基于線性回歸區(qū)間估計的預測區(qū)間初始化；基于自編碼的極限學習機輸入權重矩陣初始化；基于粒子群的雙輸出極限學習機的優(yōu)化訓練。通過該模型獲取的光伏預測區(qū)間，替代傳統(tǒng)的光伏點預測值，可以為電力系統(tǒng)日前魯棒調度以及日內經濟調度提供更加充足的信息。

聲明：

“基于自編碼與極限學習機的光伏區(qū)間預測方法和系統(tǒng)” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)