本文選題：光伏并網(wǎng)系統(tǒng) + 馬爾可夫鏈��； 參考：《太陽(yáng)能學(xué)報(bào)》2014年04期

【摘要】：引入適合解決隨機(jī)序列決策問(wèn)題的馬爾可夫鏈理論,建立基于歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)條件下的馬爾可夫鏈的太陽(yáng)能光伏并網(wǎng)發(fā)電量預(yù)測(cè)模型,完成與實(shí)際光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的對(duì)比。結(jié)果表明,預(yù)測(cè)模型有較高的精度,能夠應(yīng)用于光伏并網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)電量預(yù)測(cè)。
[Abstract]:The Markov chain theory is introduced to solve the problem of random sequence decision, and the prediction model of solar photovoltaic grid-connected generation is established based on the Markov chain under the condition of historical running data. The operation data of photovoltaic grid-connected generation system are compared. The results show that the prediction model has high accuracy and can be applied to the power generation prediction of grid-connected photovoltaic system.
【作者單位】： 北京建筑大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;中國(guó)建筑設(shè)計(jì)研究院建筑設(shè)計(jì)總院BIM設(shè)計(jì)研究中心;山東省電力公司;
【基金】：北京市屬高等學(xué)校人才強(qiáng)教計(jì)劃
【分類號(hào)】：TM615

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1878661