【摘 要】
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针对目前太阳光辐照度预测模型简单、气象要素利用不充分和预测精度较低等现象,提出一种基于RBF神经网络的太阳光辐照度预测模型。利用紫外线指数序列、地外理论辐照度序列、
【机 构】
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广西大学电气工程学院,广西比迪光电科技工程有限责任公司
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针对目前太阳光辐照度预测模型简单、气象要素利用不充分和预测精度较低等现象,提出一种基于RBF神经网络的太阳光辐照度预测模型。利用紫外线指数序列、地外理论辐照度序列、大气温度序列、天气类型序列和历史太阳光辐照度序列作为输入向量建立RBF神经网络预测模型,预测未来一段时间的太阳光辐照度,并采用GP-RBF算法进行网络训练。在气象台预测准确、较不准确和不准确等3种情况下分析该模型的预测情况。实验结果表明:前二种情况下太阳光辐照度的预测曲线基本与真实曲线基本吻合;在气象台预测不准确情况下预测曲线偏离不大。可见该预测模型具有实用、预测精度高等特点。
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