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在神经网络光伏发电系统的预测中,要求输入变量必须是数值量,而对光伏系统发电量有很大影响的天气类型却不是数值量,这就需要对天气类型进行数值化,从而把它转化为天气系数.首先对西安佳阳新能源有限公司光伏电站所监测到的气象数据进行预处理,得到了有效的气象数据.其次根据西安气候特点划分季节,并把天气类型归纳为晴天、晴转阴天、阴天、阴转雨天和雨天.最后使用最小二乘线性拟合得到了不同季节不同天气类型条件下的天气系数.本研究可为西安市区内的光伏发电系统预测提供依据,也可为全国光伏电站预测中的天气数据的处理提供方法.