【摘 要】
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为了提高电力系统光伏出力预测精度,论文建立了一种应用多链马尔科夫-蒙特卡洛(MCMC)算法的预测模型,并展开算例分析。研究结果表明:通过多链算法生成的序列概率密度度达到了
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为了提高电力系统光伏出力预测精度,论文建立了一种应用多链马尔科夫-蒙特卡洛(MCMC)算法的预测模型,并展开算例分析。研究结果表明:通过多链算法生成的序列概率密度度达到了和历史序列非常接近程度,有效反映了对历史序列实施统计的情况。在光伏电站达到较高的相关性时,采用多链算法计算出的预测序列均值和标准差比历史序列误差更小,因此能够保持明显的历史序列统计特征。利用二种算法计算得到的预测序列相关系数,采用多链算法可以得到比历史序列更优的自相关曲线,有效保留了原序列的时间相关性。由此可见利用论文算法分析多光伏电站出
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