【摘 要】
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在分析影响光伏阵列发电功率的天气因素基础上,提出了一种基于天气预报信息和相似日分类选取的反馈型神经网络预测模型。运用天气预报和相似日评价函数,从天气的历史数据中选
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(LQ12E07001);浙江省重大科技专项资助项目(2009C11020)
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在分析影响光伏阵列发电功率的天气因素基础上,提出了一种基于天气预报信息和相似日分类选取的反馈型神经网络预测模型。运用天气预报和相似日评价函数,从天气的历史数据中选择出天气相似日,结合相似日的发电功率和相似日与预测日的天气数据建立Elman神经网络预测模型。实验结果表明,模型预测精度较好,具备一定有效性。
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