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基于神经网络的太阳辐照度预测方法研究
被引:10
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
司杨
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
张海峰
机构
:
[1]
青海大学水利电力学院
来源
:
青海大学学报(自然科学版)
|
2013年
/ 31卷
/ 01期
关键词
:
神经网络;
预测模型;
太阳辐照度;
D O I
:
10.13901/j.cnki.qhwxxbzk.2013.01.004
中图分类号
:
TM615 [太阳能发电];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
080811
[新能源发电与电能存储]
;
140502
[人工智能]
;
摘要
:
以天数、时间、天气情况、温度作为输入数据,太阳辐照度作为输出数据,提出采用人工神经网络建立太阳辐照度预测模型,并通过这一模型进行太阳辐照度预测。通过在青海大学内进行的实验建立适用于西宁地区的太阳辐照度神经网络模型。并根据这一模型对2012年5月12日太阳辐照度情况进行了预测。结果表明,对于预测天气和预测温度与实际情况接近时,平均误差为10%左右。
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页数:5
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