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基于非线性自回归神经网络的GHI预测
被引量：
12
1
作者
马燕峰
蒋云涛
+1 位作者
郝毅
赵书强
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期733-740,共8页
针对水平面总辐照度(global horizontal irradiation,GHI)短期预测问题,提出一种基于非线性自回归神经网络的短期水平面太阳总辐照度预测模型。首先,提出一种并联结构训练样本,以保证训练样本内部的时间耦合性。其次,通过对9项气象参数...
针对水平面总辐照度(global horizontal irradiation,GHI)短期预测问题,提出一种基于非线性自回归神经网络的短期水平面太阳总辐照度预测模型。首先,提出一种并联结构训练样本,以保证训练样本内部的时间耦合性。其次,通过对9项气象参数共511种组合作为输入的模型预测精度进行分析,确定模型最优输入组合。最后,利用4种典型气象条件下GHI时延神经网络预测模型,非线性自回归动态神经网络预测模型预测标准均方根误差均降低。
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关键词
太阳辐照度
预测
神经网络
动态
非线性自回归
训练样本结构
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职称材料
题名
基于非线性自回归神经网络的GHI预测
被引量：
12
1
作者
马燕峰
蒋云涛
郝毅
赵书强
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
国网北京市电力公司
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期733-740,共8页
基金
国家重点研发计划(2017YFB0902200)
中央高校基本科研业务费专项(2016MS86)
文摘
针对水平面总辐照度(global horizontal irradiation,GHI)短期预测问题,提出一种基于非线性自回归神经网络的短期水平面太阳总辐照度预测模型。首先,提出一种并联结构训练样本,以保证训练样本内部的时间耦合性。其次,通过对9项气象参数共511种组合作为输入的模型预测精度进行分析,确定模型最优输入组合。最后,利用4种典型气象条件下GHI时延神经网络预测模型,非线性自回归动态神经网络预测模型预测标准均方根误差均降低。
关键词
太阳辐照度
预测
神经网络
动态
非线性自回归
训练样本结构
Keywords
solar irradiation
forecasting
neural networks
dynamic
nonlinear autoregressive
training sample structure
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非线性自回归神经网络的GHI预测
马燕峰
蒋云涛
郝毅
赵书强
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
12
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