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發(fā)視頻改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的光伏出力預(yù)測方法
2017-12-17 |
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資料介紹
為提高光伏出力的預(yù)測精度，提出了一種改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的光伏出力預(yù)測方法。首先，針對傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法采用批量梯度下降（batch gradient descent，BGD）法訓(xùn)練模型參數(shù)速度慢的問題，利用隨機(jī)梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）法訓(xùn)練快的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的隨機(jī)一批量梯度下降（stochastic-batch gradient descent，S-BGD）搜索方法，該方法兼具SGD和BGD的優(yōu)點(diǎn)，提高了參數(shù)訓(xùn)練的速度。然后，針對參數(shù)訓(xùn)練過程中容易陷入局部最優(yōu)點(diǎn)和鞍點(diǎn)的問題，借鑒運(yùn)動學(xué)理論，提出了一種基于梯度累積（gradient pile，GP）的訓(xùn)練方法。該方法以累積梯度作為參數(shù)的修正量，可以有效地避免訓(xùn)練陷入局部點(diǎn)和鞍點(diǎn)，進(jìn)而提高預(yù)測精度。最后，以澳大利亞艾麗斯斯普林光伏電站的數(shù)據(jù)為樣本，將所提方法應(yīng)用于光伏出力預(yù)測中，驗(yàn)證所提方法的有效性。
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