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Ultra-short-term power forecast of photovoltaic power station based on VMD–LSTM model optimised by SSA

Jing Yizhou

Jing Yizhou

College of Electrical Engineering & New Energy, China Three Gorges UniversityYichang, China
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Yizhou, Jing
, 
Yang Siqi

Yang Siqi

College of Electrical Engineering & New Energy, China Three Gorges UniversityYichang, China
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Siqi, Yang
 und 
Zhang Kegeng

Zhang Kegeng

College of Electrical Engineering & New Energy, China Three Gorges UniversityYichang, China
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Kegeng, Zhang
  
05. Sept. 2022
Ultra-short-term power forecast of photovoltaic power station based on VMD–LSTM model optimised by SSA's Cover Image
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COVER HERUNTERLADEN
Online veröffentlicht: 05. Sept. 2022
Seitenbereich: 823 - 834
Eingereicht: 25. Apr. 2022
Akzeptiert: 15. Juni 2022
DOI: https://doi.org/10.2478/amns.2021.2.00246
Schlüsselwörter
© 2023 Jing Yizhou et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Fig. 1

Influence of weather types on photovoltaic power
Influence of weather types on photovoltaic power

Fig. 2

VMD decomposition results
VMD decomposition results

Fig. 3

LSTM network structure.LSTM, long short-term memory
LSTM network structure.LSTM, long short-term memory

Fig. 4

Forecast process
Forecast process

Fig. 5

Forecast results of photovoltaic power on a sunny day on November 7
Forecast results of photovoltaic power on a sunny day on November 7

Fig. 6

Forecast results of photovoltaic power on a cloudy day of June 5
Forecast results of photovoltaic power on a cloudy day of June 5

Fig. 7

Forecast results of sudden change weather on January 8
Forecast results of sudden change weather on January 8
Sprache:
Englisch
Zeitrahmen der Veröffentlichung:
1 Hefte pro Jahr
Fachgebiete der Zeitschrift:
Biologie, Biologie, andere, Mathematik, Angewandte Mathematik, Mathematik, Allgemeines, Physik, Physik, andere
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