【摘 要】
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基于双层前馈神经网络建立光伏电站输出功率与辐照等气象因素间的非机理模型。建立光伏电站输出功率与气象因素的神经网络模型;对功率模型的输入特征进行选择,分析不同气象因
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,国网连云港供电公司,国网灌南县供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(51837004),111引智计划“新能源发电与智能电网学科创新引智基地”资助(B14022)
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基于双层前馈神经网络建立光伏电站输出功率与辐照等气象因素间的非机理模型。建立光伏电站输出功率与气象因素的神经网络模型;对功率模型的输入特征进行选择,分析不同气象因素的组合作为输入变量对模型准确度的影响,明确功率模型的输入变量;分析该模型网络的训练算法、隐含层神经元个数及训练次数对模型准确度的影响,据此确定功率模型的最优结构与参数;基于光伏电站的实际数据对功率模型进行验证。结果表明,基于双层前馈神经网络的光伏电站气象功率模型具有较高的准确度。
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