【摘 要】
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在建立神经网络光伏发电预测模型时,可选择的输入变量较多,其中部分是重复或者与发电量密切度不高,引入这类变量会降低预测精度,因此需要选择合适的输入变量。为了提高神经网
【机 构】
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吕梁学院; 西北工业大学动力与能源学院;
【基金项目】
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陕西省科学技术研究发展计划(No.2015XT-07)
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在建立神经网络光伏发电预测模型时,可选择的输入变量较多,其中部分是重复或者与发电量密切度不高,引入这类变量会降低预测精度,因此需要选择合适的输入变量。为了提高神经网络光伏发电预测的精度,该研究首先应用数据挖掘分析可输入变量与预测日发电量的相关系数,进而建立神经网络模型,在分析比较的基础上最终确定合适的输入变量。研究结果表明合理选择输入变量,可有效提高神经网络光伏发电系统的预测性能,有利于减少光伏发电随机性对电力系统的影响。
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