本文關(guān)鍵詞： 光伏發(fā)電 相空間重構(gòu) 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 發(fā)電量預(yù)測　出處：《太陽能學(xué)報》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對光伏發(fā)電廠發(fā)電量預(yù)測系統(tǒng)的特點以及預(yù)測方法存在預(yù)測輸入項繁多、預(yù)測成本高等缺陷,利用相空間重構(gòu)結(jié)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出一種便于實施、預(yù)測成本低且可靠性高的發(fā)電量預(yù)測方法,最后經(jīng)實驗驗證進(jìn)一步證明了該方法的有效性。
[Abstract]:In view of the characteristics of the power generation forecasting system in photovoltaic power plant and the shortcomings of the forecasting method, such as a variety of prediction input items and high forecasting cost, a new method is put forward to facilitate the implementation by using phase space reconstruction combined with wavelet neural network. The low cost and high reliability power generation forecasting method is proved to be effective by experiments.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計算機(jī)工程學(xué)院;中國國際航空股份有限公司;
【分類號】：TM615

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1531947