【摘 要】
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为提高短期光伏功率的预测精度,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化随机森林(Random Forest,RF)的变权组合预测模型.利用灰色关联分析选出相似日,使用EW将功率时间序列分解成不同频率的子模态,根据频率将其重构为高、中、低频3个模态,建立 PSO-RF,PSO-BP,PSO-LSSVM预测模型动态计算各自权值进行重构,进行误差校正输出预测结果.通过对澳大利亚光伏
【机 构】
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江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心,江苏无锡214122
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为提高短期光伏功率的预测精度,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化随机森林(Random Forest,RF)的变权组合预测模型.利用灰色关联分析选出相似日,使用EW将功率时间序列分解成不同频率的子模态,根据频率将其重构为高、中、低频3个模态,建立 PSO-RF,PSO-BP,PSO-LSSVM预测模型动态计算各自权值进行重构,进行误差校正输出预测结果.通过对澳大利亚光伏电站输出功率进行预测,结果验证了EWT-PSO-RF组合模型的有效性.
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为迅速有效地响应柔性作业车间调度(Flexible Job-shop Scheduling problem,FJSP)中的机器故障扰动事件,提出一种基于博弈论的柔性作业车间动态调度方法.采用求和加权法和非支配排序基因算法(Non-Dominated Sort Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)算法生成预调度方案,在NSGA-Ⅱ中引入自适应交叉算子,提高种群多样性;针对机器故障下FJSP动态调度问题,为兼顾调度方案的稳定性与鲁棒性指标,并快速响应扰动事件,建立多阶段完全信息静态博弈模型,
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