基于多元回归分析的光伏电站太阳辐射曝辐量模型

被引:8
作者
王哲
王飞
刘力卿
郭佳
机构
[1] 华北电力大学电气与电子工程学院
基金
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词
光伏电站; 太阳辐射; 曝辐量; 日照时长; 多元逐步回归;
D O I
暂无
中图分类号
TK511 [太阳能];
学科分类号
080703 ;
摘要
利用美国国家可再生能源实验室克罗拉多州测量点2001~2009共9年的数据,研究了太阳辐射曝辐量与日照时长、温度、相对湿度之间的相关关系;并采用逐步回归的方法,逐个引入相关因素进行显著性检验,得到太阳辐射曝辐量的多元回归模型。将该模型的计算结果与实际数据进行对比验证,相关系数r在0.952 5~0.980 6之间,判定系数R2在0.972 4~0.992 5之间,平均百分比误差MPE在1.25%~7.36%之间,模型计算值和实际值的偏差很小,且在极值点吻合较好,基本不受天气类型影响,可用于太阳辐射曝辐量的估计,为光伏电站的规划设计、建模仿真和功率预测等研究提供参考。
引用
收藏
页码:53 / 58
页数:6
相关论文
共 10 条
[1]   基于时间连续性及季节周期性的风速短期组合预测方法 [J].
蒋小亮 ;
蒋传文 ;
彭明鸿 ;
林海涛 ;
李子林 .
电力系统自动化, 2010, 34 (15) :75-79
[2]   基于神经网络的光伏阵列发电预测模型的设计 [J].
陈昌松 ;
段善旭 ;
殷进军 .
电工技术学报, 2009, 24 (09) :153-158
[3]   杭州太阳日总辐射变化特征分析 [J].
赵伟 ;
顾骏强 ;
杨军 ;
林惠娟 .
资源科学, 2009, 31 (09) :1587-1591
[4]   基于MATLAB的光伏电池通用数学模型 [J].
王长江 .
电力科学与工程, 2009, 25 (04) :11-14
[5]   我国太阳日总辐射计算方法的研究 [J].
曹雯 ;
申双和 .
南京气象学院学报, 2008, (04) :587-591
[6]   应用盲分离神经网络预测逐日太阳辐射能 [J].
周勃 ;
陈长征 ;
宋楠 .
太阳能学报, 2007, (09) :1008-1011
[7]   基于多分辨率SVM回归估计的短期负荷预测 [J].
畅广辉 ;
刘涤尘 ;
熊浩 .
电力系统自动化, 2007, (09) :37-41
[8]   小波变换、神经网络和小波网络的函数逼近能力分析与比较 [J].
刘志刚 ;
王晓茹 ;
何正友 ;
钱清泉 .
电力系统自动化, 2002, (20) :39-44
[9]   水平面上日总辐射组合模型 [J].
苏华 ;
苏芬仙 ;
田胜元 .
太阳能学报, 2002, (04) :514-519
[10]   Uses of sunshine duration to estimate the global solar radiation over eight meteorological stations in Egypt [J].
Tadros, MTY .
RENEWABLE ENERGY, 2000, 21 (02) :231-246