【摘 要】
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考虑太阳能吸收能量的混沌特性和递归小波网络学习能力强、动态适应性强的优点,提出采用相空间重构与递归小波网络结合的预测模型。分别用该模型与未进行相空间重构、普通递
【机 构】
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北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室/高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地,中国科学院自动化研究所
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目(4172021);北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(CIT&TCD201704064);国家重点研究培育项目(5221824108,5211910957);北京信息科技大学2019年度‘实培计划’项目
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考虑太阳能吸收能量的混沌特性和递归小波网络学习能力强、动态适应性强的优点,提出采用相空间重构与递归小波网络结合的预测模型。分别用该模型与未进行相空间重构、普通递归网络等模型分析实测数据比较,发现采用相空间重构后数据进行模型训练与预测对各种天气、环境的适应性强;而且预测间隔越短,计算量降低的效果越明显;当预测间隔为1.25 min时,计算量降低25%以上。此外,该模型具有相对简单、需要历史数据少、存储空间少的优点,而且预测精度高。
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