【摘 要】
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分析了光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立了反馈型神经网络光伏系统发电功率预测模型。该模型采用Elman神经网络结构,利用其强大计算能力、映射能力和稳定性,将
【机 构】
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天津大学电力系统仿真控制教育部重点实验室
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分析了光伏系统的发电特性以及影响光伏发电的因素,建立了反馈型神经网络光伏系统发电功率预测模型。该模型采用Elman神经网络结构,利用其强大计算能力、映射能力和稳定性,将光伏发电的历史数据和天气情况一同作为样本,对模型进行训练和发电功率预测。仿真结果表明,该方法建立的预测模型具有较高的精度,为解决光伏系统发电功率预测提供了一种可行路径。
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