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基于气象修正模型的短期光伏功率预测方法
被引量：
4
1
作者
单锦宁
王琛淇
+1 位作者
王顺江
刘天泽
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第2期242-249,共8页
为提高光伏发电功率预测的准确性,提出一种基于气象修正模型的短期光伏功率预测方法。该方法采用矩阵填充算法对数值天气预报进行修正,采用长短期记忆神经网络预测短期光伏功率。以某光伏电站功率数据为基础,对所提出的方法进行仿真验...
为提高光伏发电功率预测的准确性,提出一种基于气象修正模型的短期光伏功率预测方法。该方法采用矩阵填充算法对数值天气预报进行修正,采用长短期记忆神经网络预测短期光伏功率。以某光伏电站功率数据为基础,对所提出的方法进行仿真验证。实验结果表明:基于气象修正模型的短期光伏功率预测方法在均方根误差下的预测误差率约为5%,说明该方法能够较好地提升光伏功率的短期预测精度。
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关键词
光伏功率预测
长短期记忆神经网络
遗传算法
数值天气预报
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职称材料
题名
基于气象修正模型的短期光伏功率预测方法
被引量：
4
1
作者
单锦宁
王琛淇
王顺江
刘天泽
机构
国网辽宁省电力有限公司国网阜新供电公司
国网
辽宁省
电力
有限公司
沈阳工程学院
电力
学院
辽宁省
区域多能源系统集成与控制重点实验室
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第2期242-249,共8页
基金
国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司科技项目(2020YF-60)
文摘
为提高光伏发电功率预测的准确性,提出一种基于气象修正模型的短期光伏功率预测方法。该方法采用矩阵填充算法对数值天气预报进行修正,采用长短期记忆神经网络预测短期光伏功率。以某光伏电站功率数据为基础,对所提出的方法进行仿真验证。实验结果表明:基于气象修正模型的短期光伏功率预测方法在均方根误差下的预测误差率约为5%,说明该方法能够较好地提升光伏功率的短期预测精度。
关键词
光伏功率预测
长短期记忆神经网络
遗传算法
数值天气预报
Keywords
photovoltaic power prediction
long short-term memory neural network
genetic algorithm
numerical weather prediction
分类号
TM273 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于气象修正模型的短期光伏功率预测方法
单锦宁
王琛淇
王顺江
刘天泽
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
4
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