【摘 要】
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针对在光伏功率预测中传统人工神经网络预测模型需预先确定结构、对训练样本数量要求高、调参复杂等缺点,应用一种多粒度级联森林的预测模型,并分析了温度、气象因素对光伏功
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针对在光伏功率预测中传统人工神经网络预测模型需预先确定结构、对训练样本数量要求高、调参复杂等缺点,应用一种多粒度级联森林的预测模型,并分析了温度、气象因素对光伏功率的影响,以温度、湿度、风速等因素作为输入对光伏输出功率进行预测,对输入数据进行归一化处理,将预测的结果与传统人工神经网络对比,经过多种验证指标对结果评估,表明模型的预测效果和模型结构均有良好的表现。
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