【摘 要】
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提出一种基于神经网络与关联数据的光伏电站发电功率预测方法。首先对辐照度神经网络预测模型进行改进,通过降低输入维数、构造新预测因子以减少信息冗余和输入各分量间的多
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院; 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助重点项目(11ZG09);国家自然科学基金(51077053);河北省自然科学基金(E2012502047)
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提出一种基于神经网络与关联数据的光伏电站发电功率预测方法。首先对辐照度神经网络预测模型进行改进,通过降低输入维数、构造新预测因子以减少信息冗余和输入各分量间的多重耦合,实现数据特征的有效提取,并采用交叉验证优化其网络结构和参数;然后利用实测数据生成描述光伏电站功率特性的关联数据模型;最后根据辐照度等影响因子的预测值,通过关联数据模型映射得到发电功率预测值。仿真结果表明所述方法提高了预测的准确性。
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