基于多维度选取相似日的光伏功率预测

来源 :新型工业化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:charleshuangjing
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
由于某些光伏电站地处偏僻或者电站条件的限制,使得电站不能获取完善准确可靠的天气信息,其中辐照强度、天气条件、温度等环境对于光伏出力的影响较大,天气信息的不充分会使预测精度下降。因此,本文引入一种通过对天气信息的相关性分析以及对电站历史出力数据的聚类分析选取相似集,进而对不同天气选取不同的预测模型。结果表明:晴天时选择LSTM模型,非晴天时选择BP神经网络,预测效果较佳。
其他文献
工业电气自动化的发展领域中采用节能技术,不仅能够节约资源、控制成本,还能促使企业的持续性发展。为探索节能技术在工业电气自动化领域中的应用措施,本文研究工业电气自动
  京秦线是我国第一条由既有线在不间断列车运营情况下,通过燕郊车站至银城铺车站12个车站更换60kg/m1/12I型改进型可动心轨混凝土枕提速正线道岔,完成京秦线京狼段车站改
随着我国社会经济的飞速发展,高新科技层出不穷,新兴的科学技术被熟练地应用到我国经济发展的各个领域,帮助我国各个行业快速改革与转型,其中森林资源监测对"3S"技术的应用尤为突出。通过应用,"3S"技术使得我国对森林资源的监测力度大幅度上升,能够更好地测绘林业面积以及调查野生动植物的资源,以此来方便后续的管理和维护。本文主要针对"3S"技术在森林资源调查监测中的应用展开分析,并根据其监测过程中存在的问