面向光伏发电的规则表预测模型

【摘要】：基于模式树提出了一种面向光伏发电的规则表模型。学习时,迭代地构建不同的模式树;对于每次迭代,树中对应于最优的路径被作为规则表中的规则。预测时,根据规则表,使用相应的线性回归模型进行预测。实验结果表明,较之于神经网络、模式树,该模型具有更好的可解释性,同时表现出更高的预测准确性。 【作者单位】： 信阳师范学院;
【关键词】： 规则表 线性回归 发电功率预测 模式树 神经网络
【基金】：河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A520016,14B520045,12A520035)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 作为太阳能利用的一种有效方式,大规模光伏并网发电已被国内外众多发电厂采用。然而,这种发电方式不仅会受到光照强度影响,而且会受到环境温度、湿度等条件的影响。因此,光伏发电输出功率往往具有不确定性的特点,这不利于电网调度部门协调常规电源和光伏发电。所以,需要对光伏

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