【摘 要】
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由于太阳辐射的随机波动性,大型光伏并网发电会给电力系统的稳定运行带来严重影响。为了实现基于天空图像的超短期光伏功率预测,提高电网对光伏功率的消纳能力,一个能够将天空图像映射到相应地表太阳辐射的精确模型具有重要意义。因此,提出了一种基于神经网络的天空图像到太阳辐照度的映射模型。首先,结合地外太阳辐照度和大气光学厚度理论计算值,建立净空表面辐照度模型;其次,对全天空成像仪观测到的天空图像进行处理,提取
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由于太阳辐射的随机波动性,大型光伏并网发电会给电力系统的稳定运行带来严重影响。为了实现基于天空图像的超短期光伏功率预测,提高电网对光伏功率的消纳能力,一个能够将天空图像映射到相应地表太阳辐射的精确模型具有重要意义。因此,提出了一种基于神经网络的天空图像到太阳辐照度的映射模型。首先,结合地外太阳辐照度和大气光学厚度理论计算值,建立净空表面辐照度模型;其次,对全天空成像仪观测到的天空图像进行处理,提取与太阳辐照度相关的图像特征;最后,利用历史天空图像和太阳辐照度数据,建立基于神经网络的辐照度模型。仿真结
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