基于非线性自回归神经网络的GHI预测

被引：12

作者：

马燕峰 ^{[1
]}

蒋云涛 ^{[1
]}

郝毅 ^{[2
]}

赵书强 ^{[1
]}

机构：

[1] 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)

[2] 国网北京市电力公司

来源：

太阳能学报 | 2019年 / 40卷 / 03期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

太阳辐照度; 预测; 神经网络; 动态; 非线性自回归; 训练样本结构;

D O I：

10.19912/j.0254-0096.2019.03.019

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：

0807 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对水平面总辐照度(global horizontal irradiation,GHI)短期预测问题,提出一种基于非线性自回归神经网络的短期水平面太阳总辐照度预测模型。首先,提出一种并联结构训练样本,以保证训练样本内部的时间耦合性。其次,通过对9项气象参数共511种组合作为输入的模型预测精度进行分析,确定模型最优输入组合。最后,利用4种典型气象条件下GHI时延神经网络预测模型,非线性自回归动态神经网络预测模型预测标准均方根误差均降低。

引用

页码：733 / 740

页数：8

共 18 条

[1] 基于相空间重构小波神经网络的太阳逐日辐射能量预测 [J].

王建平 ;

谢云林 ;

朱程辉 ;

徐晓冰 .

太阳能学报, 2013, 34 (09) :1651-1655

[2] 光伏电站辐照度ANN预测及其两维变尺度修正方法 [J].

米增强 ;

王飞 ;

杨光 ;

王哲 ;

苏适 ;

于波 ;

张亮 ;

杨奇逊 .

太阳能学报, 2013, 34 (02) :251-259

[3] 太阳逐时总辐射混沌优化神经网络预测模型研究 [J].

曹双华 ;

曹家枞 .

太阳能学报, 2006, (02) :164-169

[4] 太阳辐射计算讲座第三讲地外水平面辐射量的计算 [J].

王炳忠 .

太阳能, 1999, (04) :12-13

[5] 太阳辐射计算讲座第二讲相对于斜面的太阳位置计算 [J].

王炳忠 .

太阳能, 1999, (03) :8-9

[6] 太阳辐射计算讲座第一讲太阳能中天文参数的计算 [J].

王炳忠 .

太阳能, 1999, (02) :8-10

[7]

Forecast for surface solar irradiance at the Brazilian Northeastern region using NWP model and artificial neural networks[J] . Francisco J.L. Lima,Fernando R. Martins,Enio B. Pereira,Elke Lorenz,Detlev Heinemann.Renewable Energy . 2016

[8]

Use of satellite data to improve solar radiation forecasting with Bayesian Artificial Neural Networks[J] . L. Mazorra Aguiar,B. Pereira,M. David,F. Díaz,P. Lauret.Solar Energy . 2015

[9]

Empirical investigation on modeling solar radiation series with ARMA–GARCH models[J] . Huaiwei Sun,Dong Yan,Na Zhao,Jianzhong Zhou.Energy Conversion and Management . 2015

[10]

Master optimization process based on neural networks ensemble for 24-h solar irradiance forecast[J] . C. Cornaro,M. Pierro,F. Bucci.Solar Energy . 2015

← 1 2 →