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基于相似日和RBF神经网络的光伏输出功率预测研究

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本文提出采用相似日选取算法,选取最邻近的一个相似日与待测日气象特征向量的差值构成径向基(RBF)神经网络的基本输入数据空间,而径向基神经网络的输出是待预测的光伏阵列的输出功率.同时设计了基于相似日和径向基神经网络的光伏阵列输出功率预测模型.并利用中国西北某地光伏发电系统中的实测数据验证了该模型可行性及实用性.

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来源
《第二十一届中国小电机技术研讨会》|2016年|192-201|共10页
会议地点上海
作者
Yang Xia; 杨霞; Yao Shengpeng; 姚生鹏; Ren Jiayu; 任佳钰;
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作者单位

中国电工技术学会;

中国电子学会;

中国电子元件行业协会;

上海市电机工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类太阳能发电;
关键词
光伏电站; 输出功率; 预测模型; 相似日; 神经网络;

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