【摘 要】
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为提高光伏发电功率的预测精度,使电力行业充分、合理地利用太阳能资源,提出一种基于Elman神经网络模型的短期光伏发电功率预测方法。将历史数据细分为不同季节、不同天气类
【机 构】
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兰州交通大学机电技术研究所,甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心,甘肃省物流与信息技术研究院
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为提高光伏发电功率的预测精度,使电力行业充分、合理地利用太阳能资源,提出一种基于Elman神经网络模型的短期光伏发电功率预测方法。将历史数据细分为不同季节、不同天气类型的多个子集,通过计算气象特征向量间的欧式距离选取相似日,建立Elman神经网络,对三种不同季节和天气类型条件下的光伏发电功率分别进行预测。结果表明,预测模型在晴天条件下有较高预测精度,对提高光伏发电功率的预测效果有一定的参考价值。
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