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发明专利
已授权
基于改进混沌SCSO算法的太阳日总辐射量模型辨识方法
📄 申请号:CN202211183325.9
📄 发布日:2026/08/27
著录项目信息
申请日
2022-09-27
公开号
CN115577621B
公开日
2025-10-21
申请人
南通大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F30_27
IPC 分类号
G06F30_27
,
G06N3_006
,
G06N7_08
,
技术画像
所属领域
智能优化算法
智能优化算法
混沌理论
模型辨识
应用场景
太阳能资源评估, 光伏发电功率预测, 气象预测, 可再生能源规划, 智慧能源
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摘要
本发明公开了一种基于改进混沌SCSO算法的太阳日总辐射量模型的辨识方法,属于能源工程系统辨识技术领域。解决了太阳日总辐射量模型参数辨识精度不高的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:步骤1)建立太阳日总辐射量的Box‑Jenkins模型;步骤2)构建改进混沌SCSO算法的辨识流程。本发明的有益效果为:本发明提出的改进混沌SCSO算法是一种启发式群智能优化算法,其对于太阳日总辐射量模型的辨识效果优于传统算法,同时也比未改进的SCSO算法收敛精度高,可以很好地辨识所提出的Box‑Jenkins模型。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
一种基于融合神经网络的锂离子电池SOC估计方法
当前第 / 件
一种β晶聚丙烯抗老化土工布及其制备方法
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