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一种光伏功率预测的RBF神经网络校正模型.pdf
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一种光伏功率预测的RBF神经网络校正模型
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提出一种基于灰色系统校正的RBF神经网络光伏功率预测模型。从提高预测精度的角度出发，本文采用具有较强拟合能力的RBF神经网络,对非理想条件下光伏出力进行预测。为了进一步提高预测精度，通过以相邻日数据为样本，构建的灰色系统模型，对光伏出力预测结果进行校正，确定最终的光伏功率预测值。通过对预测结果的比较分析，验证所提算法的准确性，减小了单独使用RBF神经网络进行预测所产生的误差。
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为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一 种基于灰色径向基函数（Radical Basis Function， RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。 该预测模型综合了灰色预 测算法所需历史数据少以及 RBF 神经网络预测算法自学习能力强的优点。 最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴 天、雨天光伏发电历史数据在 MATLAB 应用平台编程
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