【摘 要】
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针对耦合性较强的多维气象数据,在光伏（PV）多传感器系统中获取有效数据的基础上,提出了一种基于雾霾因素影响的数据挖掘光伏发电预测方法。利用多传感器采集大数据,利用逐步选
【机 构】
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天津大学电气与自动化工程学院,广东石油化工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61374122)
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针对耦合性较强的多维气象数据,在光伏（PV）多传感器系统中获取有效数据的基础上,提出了一种基于雾霾因素影响的数据挖掘光伏发电预测方法。利用多传感器采集大数据,利用逐步选择法对多维变量进行约减,有效降低了不同天气因素之间的耦合性。通过混合高斯聚类算法对样本进行聚类,并分别建立不同的径向基函数（RBF）神经网络模型,经过模糊推理的方法选择适当模型,实际预测结果验证了方法的高精度和实用性。
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