典型文献
考虑气象变化的光伏发电模型评估及研究
文献摘要：
该文提出一种基于数据分析的发电模型评估方法,用于研究光伏发电模型输入,该方法主要由3个步骤组成.首先,将基于信号分析的特征提取技术和基于专家知识的特征工程技术相结合扩展数据集,并进行异常值检测清除离群样本.其次对数据集进行相关性分析讨论输入数据的合理性.最后通过人工神经网络对该数据集进行建模,并把主成分分析引入模型训练中,分析模型在晴天、雨天、多云3种不同气象条件下的表现.采用该方法对小型实验平台获取的气象数据与设备运行数据进行分析.实验表明,构造数据集比原始数据集训练的模型计算结果更精确,而引入主成分分析的模型计算效率更高.
文献关键词：
光伏发电;神经网络;主成分分析;数据分析;模型输入;功率预测
中图分类号：
作者姓名：
李烁;陈新度;尹玲;张斐;吴鹏;赵松涛
作者机构：
广东工业大学机电工程学院,广州 510000;东莞理工学院机械工程学院,东莞 523000;广东省智能机器人研究院,东莞 523000
文献出处：
引用格式：
[1]李烁;陈新度;尹玲;张斐;吴鹏;赵松涛-.考虑气象变化的光伏发电模型评估及研究)[J].太阳能学报,2022(06):79-84
A类：
B类：
气象变化,光伏发电,模型评估,模型输入,信号分析,提取技术,专家知识,特征工程,技术相结合,异常值检测,离群,分析讨论,输入数据,人工神经网络,模型训练,晴天,雨天,多云,同气,气象条件,实验平台,气象数据,设备运行,运行数据,构造数据,原始数据,集训,入主,计算效率,功率预测
AB值：
0.455744
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