基于多种模型融合的光伏发电功率预测

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能源是人类社会发展的重要物质基础,随着的社会进步,能源消耗、环境污染问题日益突出。光伏发电作为可再生的清洁能源,相较于传统化石燃料发电,具有很强的间歇性和波动性。准确的光伏输出功率预测能够为光伏电站顺利并网提供技术性指导,避免巨大的光伏功率波动引起的电网电能质量问题,因此获取更高精度的光伏功率预测数据变得至关重要。传统的光伏功率预测方法一般只考虑到历史序列的回归预测或是基于相似日的误差修正。为了进一步提升光伏功率预测精度,文中同时考虑时序输入数据和相似日输入数据,分别采用不同的模型结构进行训练,将训
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