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光伏发电超短时功率预测——以武威地区为例
文献摘要：
目前,光伏发电已成为我国发电系统的重要组成部分.影响光伏发电的因素包括温度、湿度、压强、风级、直射、散射、总辐射以及地温等,这些因素为反向传播(Back Propagation,BP)神经网络对光伏发电功率趋势预测的数学建模提供了数据基础.甘肃省武威地区地处河西走廊,结合该地区温差较大,光照集中等特点,以2020年7月份为例,通过采样温度、湿度、压强、风级、直射、散射、总辐射以及地温等大量数据,分析变化特点,提供变化趋势的理论参考,为光伏发电超短时功率预测提供数据支撑和实践依据.
文献关键词：
光伏发电;功率预测;反向传播(BP)神经网络
中图分类号：
作者姓名：
陆兴旺;颜鲁薪;王登杰
作者机构：
武威职业学院,甘肃武威733000
文献出处：
引用格式：
[1]陆兴旺;颜鲁薪;王登杰-.光伏发电超短时功率预测——以武威地区为例)[J].通信电源技术,2022(07):36-38
A类：
B类：
超短,短时功率,功率预测,武威地区,发电系统,风级,直射,总辐射,地温,反向传播,Back,Propagation,光伏发电功率,趋势预测,数学建模,数据基础,河西走廊,合该,过采样,变化特点,实践依据
AB值：
0.326426
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