【摘 要】
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针对目前光伏电站发电量预测模型中输入气象维数较多、预测精度低等问题,提出基于主成分分析（PCA）和BP神经网络（BPNN）相结合的光伏电站发电量预测模型。利用PCA对水平面太阳总辐
【机 构】
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上海电力学院电气工程学院,华中科技大学强电磁工程与新技术国家重点实验室,上海市电力公司检修公司,湖北省气象服务中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(51307105);河南省电力科学院项目(SGTYHT/14-JS-190);上海市经济和信息委员会专项资金(沪CXY-2016-012)
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针对目前光伏电站发电量预测模型中输入气象维数较多、预测精度低等问题,提出基于主成分分析（PCA）和BP神经网络（BPNN）相结合的光伏电站发电量预测模型。利用PCA对水平面太阳总辐射、日照时数、气温日较差等多个气象变量进行解耦降维处理,形成相互正交、相互独立的公因子变量。将这些公因子变量作为BPNN模型的输入变量,并进行训练拟合建模,从而实现对光伏电站发电量进行预测。文章利用我国华中地区某屋顶并网光伏电站的实测数据,对PCA-BPNN模型进行检验。通过研究结果可知,与常见的预测模型相比,PCA-BPNN模
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