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题名基于数据挖掘的光伏发电预测
被引量：1
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作者
周慧
王进
顾翔
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机构
南通大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机时代》
2018年第8期36-39,42,共5页
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基金
江苏省普通高校研究生创新计划(SJCX17-0641)
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文摘
外界环境和光照强度的不确定性决定了光伏发电出力的非平稳性和随机性,有效的光伏发电量预测不仅能保护接入电网的稳健运行,还有助于电网的调度安排和光伏电站的运维决策。文章提出以周天气特征因子和气象因子为特征,结合历史发电数据,建立起一个最小二乘支持向量机预测模型,进行光伏发电量的超短期预测。通过实验对训练好的模型进行预测精度的评估,结果表明,与未结合周天气特征的预测模型相比,该模型的平均预测精度提高了30%左右。
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关键词
光伏发电量预测
最小二乘支持向量机
周天气特征
超短期预测
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Keywords
PV power generation prediction
least squares support vector machine
week weather characteristics
ultra-short term prediction
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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