【摘 要】
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提出一种包含天气预报信息的了粒子群-稀疏贝叶斯混合算法的发电预测理论,结合历史发电量数据和气象因素分析影响光伏发电量的主要因素,采用基于辐照度、光伏发电量及环境温
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,华北电力科学研究院有限责任公司,国网新源张家口风光储示范电站有限责任公司,
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提出一种包含天气预报信息的了粒子群-稀疏贝叶斯混合算法的发电预测理论,结合历史发电量数据和气象因素分析影响光伏发电量的主要因素,采用基于辐照度、光伏发电量及环境温度等建立的预测模型。最后用国网风光储示范工程的数据进行测试,预测结果证明了方法的有效性。
Based on the historical generation data and meteorological factors, the main factors that affect the amount of photovoltaic power generation are analyzed. Based on the irradiance, the amount of photovoltaic power generation and Ambient temperature and other established predictive model. At last, the data of National Grid Scenery Storage and Drainage Project is tested, and the prediction results prove the effectiveness of the method.
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