【摘 要】
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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
【机 构】
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新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),保定,071003;国网北京市电力公司,北京,100031
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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样本进行对比以检验模型对气象条件的泛用性.结果 表明,相较于传统基于集中式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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