【摘 要】
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将相似日的概念泛化至小时级的时间尺度,通过对河南省汤阴县某光伏电站大量辐照度历史数据的特征提取,建立了用于相似日数据判别的雷电条件下辐照度曲线特征模型;基于改进数据流在线分段算法确定雷云对光伏电站辐照度影响的起始时刻和结束时刻,建立了用于辐照度预测的BP (back propagation)神经网络模型.算例对比结果表明,该基于改进数据流在线分段算法的BP神经网络模型相较经典的BP神经网络预测模型,能提高辐照度预测的精度.
【机 构】
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国家电网公司华中分部,湖北武汉430077;武汉大学电气与自动化学院,湖北武汉430072
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将相似日的概念泛化至小时级的时间尺度,通过对河南省汤阴县某光伏电站大量辐照度历史数据的特征提取,建立了用于相似日数据判别的雷电条件下辐照度曲线特征模型;基于改进数据流在线分段算法确定雷云对光伏电站辐照度影响的起始时刻和结束时刻,建立了用于辐照度预测的BP (back propagation)神经网络模型.算例对比结果表明,该基于改进数据流在线分段算法的BP神经网络模型相较经典的BP神经网络预测模型,能提高辐照度预测的精度.
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