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基于相空间重构和小波神经网络的光伏阵列发电量预测 被引量:15

POWER GENERATION FORECAST OF PV ARRAY BASED ON PHASE SPACE RECONSTRUCTION AND WAVELET NEURAL NETWORK
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摘要 针对光伏发电厂发电量预测系统的特点以及预测方法存在预测输入项繁多、预测成本高等缺陷,利用相空间重构结合小波神经网络,提出一种便于实施、预测成本低且可靠性高的发电量预测方法,最后经实验验证进一步证明了该方法的有效性。 In consideration of the prediction system of power generation of PV power plant and prediction methods with shortcomings such as existing many influence factors and prediction with high cost, a kind of prediction method which is easy to realize and also has the advantages of low cost and high reliability was put forward by means of the phase space reconstruction combining with wavelet neural network.
作者 罗毅 千雨乐
出处 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期992-997,共6页 Acta Energiae Solaris Sinica
关键词 光伏发电 相空间重构 小波神经网络 发电量预测 PV power generation phase space reconstruction wavelet neural network power generation forecast
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