【摘 要】
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准确的辐照度预测是光伏发电系统预测输出功率的关键，而辐照度受纬度、天气类型、海拔等因素的影响巨大，不同地区差异较大；目前对辐照度的短时预测研究中复杂的气象数据获取难度
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,华中科技大学光学与电子信息学院
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准确的辐照度预测是光伏发电系统预测输出功率的关键，而辐照度受纬度、天气类型、海拔等因素的影响巨大，不同地区差异较大；目前对辐照度的短时预测研究中复杂的气象数据获取难度大，因此提出了一种利用便于获取气象数据进行辐照度短时预测的简单方法；根据武汉市特有的地理位置特点，将天气类型分为四类，将环境监测仪实时测量的温度、辐照度数据及不同时刻的太阳高度角作为网络的输入，用多变量BP神经网络模型对05：00到20：00时的每小时辐照度进行短期预测；将得到的预测结果与仅用历史辐照度数据作为输入得到的预测结果进行对比，该模
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