【摘 要】
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为改善WCMA算法简单根据时间间隔和平均值计算GAP因子的不足,提出一种基于天气相似度的太阳能收集功率预测方法D-WSMA。根据参考天和参考时刻对预测值的影响程度不同,采取相
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572261,61702284,61873131).
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为改善WCMA算法简单根据时间间隔和平均值计算GAP因子的不足,提出一种基于天气相似度的太阳能收集功率预测方法D-WSMA。根据参考天和参考时刻对预测值的影响程度不同,采取相似度刻画数据间关系,动态调整参考天和参考时刻的权重以及历史参考时刻的加权平均值,从而得到可变化的DGAP因子。同时,根据数据波动性特征,改进原有算法中的固定权重α,得到动态变化权重因子dα。实验结果表明,D-WS-MA预测精度相对WCMA算法提高了14.04%、28.30%、4.76%、12.58%,平均提高了15%。因此,D-WSM
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