【摘 要】
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对光伏发电预测模型的训练时间和网络精度进行综合分析,研究了影响光伏功率预测精度的因素。通过公式确定神经网络隐含层个数的范围,进而确定计及神经网络精度与网络训练时间
【基金项目】
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国家重点研发计划政府间/港澳台专项项目“基于多元柔性挖掘的主动配电网协同运行关键技术与仿真平台研究”(SQ2019YFE011925),山东省电力公司命题指南项目“多时空尺度下的分布式电源功率预测与区域接入能力评估技术研究”(520626190050)。
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对光伏发电预测模型的训练时间和网络精度进行综合分析,研究了影响光伏功率预测精度的因素。通过公式确定神经网络隐含层个数的范围,进而确定计及神经网络精度与网络训练时间的隐含层节点数,并提出一种将人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)与小波分解(Wavelet Decomposition,WD)相结合的光伏发电系统功率预测方法。此神经网络选取太阳辐照度等6个参数作为基于WD和ANN的混合模型的输入,再对得到的神经网络输出进行小波重构,得到最终的预测功率。通过试验分析,验证了模
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