兰海2024年最新论文：一种基于混合图注意力网络的舰载太阳辐射区间预测方法
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
81热度
Energy
Explore content
About the journal
Publish with us
A hybrid graph attention network based method for interval prediction of shipboard solar irradiation
Yin H.; Yang M.-S.; Lan H.; Hong Y.-Y.; Guo D.; Jin F.
Published：2024-07-01
DOI：10.1016/j.energy.2024.131131
研究背景
在全球航运业的碳排放和化石燃料消耗问题日益严峻的背景下，太阳能船应运而生。然而，如何准确预测光伏发电量，提高太阳能船的经济运行效率，降低船舶电力系统的波动性一直是一个重要问题。针对这一挑战，中国东海沿岸的一项研究提出了一种新颖的混合方法，旨在预测太阳能船上的超短期太阳辐照。
研究内容
研究使用了改进的图注意力网络框架，描述了五个气象站和一艘太阳能船之间的动态时空拓扑关系。通过改进的分期优化方法，确定了初始的间隔预测结果。根据船载太阳辐照预测误差的分布特征，提出了动态预测间隔修正方法，进一步优化了超短期太阳辐照的预测准确性和间隔宽度。比较实验表明，动态连接矩阵有效提高了预测准确性，而间隔修正方法在船载太阳辐照中减少了28.84%至37.79%的间隔宽度。这一预测方法能够准确预测船载太阳辐照在重大干扰期间的情况，为太阳能船的经济调度提供了有效的技术支持。
研究意义
这项研究的创新之处在于提出了一种新的预测方法，有效地改善了太阳能船上太阳辐照的预测准确性和间隔宽度。通过优化船载太阳辐照的预测，不仅可以提高太阳能船的经济运行效率，还可以降低船舶电力系统的波动性，为船舶行业的可持续发展贡献力量。
希望这篇文章可以为你带来关于船载太阳能辐照预测的新见解和启发！
学术热榜
查看全部
相关资讯
换一批