文件名称:
基于 GM-RBF 神经网络的光伏发电功率预测
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文件大小: 838kb
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上传时间: 2018-06-25
详细说明： 为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一 种基于灰色径向基函数（Radical Basis Function， RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。 该预测模型综合了灰色预 测算法所需历史数据少以及 RBF 神经网络预测算法自学习能力强的优点。 最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴 天、雨天光伏发电历史数据在 MATLAB 应用平台编程实现对 GM-RBF 神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出 基于 GM-RBF 神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为 6.495%、夏季阴天预测误差为 12.146%、夏季雨天 预测误差为 21.531%、冬季晴天预测误差为 8.457%、冬季阴天预测误差 14.379%、冬季雨 天预 测 误 差为 18.495%，其 预测精度均高于灰色预测算法和 RBF 神经网络预测算法
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