【摘 要】
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光伏发电受自然环境、地理条件和设备性能的影响,光伏发电量存在着的很强的不确定性,针对这一问题,本文提出了对光伏发电量进行分类预测研究,为电力部门调度提供参考。首先根
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院; 兰州城市学院信息工程学院;
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金(145RJZA128)
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光伏发电受自然环境、地理条件和设备性能的影响,光伏发电量存在着的很强的不确定性,针对这一问题,本文提出了对光伏发电量进行分类预测研究,为电力部门调度提供参考。首先根据对光伏发电量影响的自然和设备性能等因素,确定光伏电量预测模型;用模糊聚类的方法对实测数据进行分类;最后用Elman神经网络进行预测,应用MATLAB软件进行仿真分析,对实际值和预测值进行对比分析,证明所提出分类预测方法的有效性和可靠性。
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