论文摘要
为准确预测太阳能辐射量,提出一种基于多元分析的优化模糊神经网络预测辐射量的方法。首先结合曲线拟合和拉依达准则对数据做粗大误差的剔除,然后运用主成分分析法提取影响太阳能辐射量的主要因素,最后结合定性分析和定量分析建立优化的模糊神经网络预测模型,并设计数据采集装置采集短期气象数据,以提高预测的实时性和准确性。通过与不同的预测模型对比,验证本文所提算法和模型的正确性,结果表明该模型有效提高了短期太阳能数据预测的精准度。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高亮,张新燕,杨琪,张家军,高敏
关键词: 太阳辐射量,短期预测,主成分分析,模糊神经网络,数据采集装置
来源: 水力发电 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 新能源,自动化技术
单位: 新疆大学电气工程学院,国网阿合奇县电力公司
基金: 国家自然科学基金资助项目(51667018)
分类号: TP183;TK511
页码: 111-114+119
总页数: 5
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