[发明专利]基于MPC和ELM神经网络的太阳辐照量优化预测算法有效
| 申请号： | 202010217224.3 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN111461297B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 郭苏;章晗;丁菲;王嘉乐;张睿 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10;G01W1/10 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 石艳红 |
| 地址： | 211100 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于MPC和ELM神经网络的太阳辐照量优化预测算法，步骤1，建立基于MPC的ELM神经网络模型；步骤2，收集历史数据；步骤3，归一化处理；步骤4，训练，得出最佳ELM神经网络模型；步骤5，滚动预测参数设置；步骤6，MPC滚动预测，包括步骤61，采集t‑m时刻历史数据；步骤62，初预测；步骤63，采集t时刻数据；步骤64，计算过程预测误差；步骤65，修正初预测数据；步骤66，滚动预测。本发明通过选取与太阳能辐照量直接相关的气象因素，如环境温度、相对湿度、云量，确定输入变量；其次，采用ELM神经网络模型进行辐照预测；最后，利用MPC的滚动优化思想提高太阳辐照量预测数据的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mpc elm 神经网络 太阳 辐照 优化 预测 算法 | ||
【主权项】：
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