王越
- 作品数：2 被引量：23H指数：2
- 供职机构：河海大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家重点实验室开放基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于模糊C均值聚类的光伏组件发电量预测被引量：5
- 2018年
- 光伏组件发电量预测是光伏系统发电量预测的基础,为此,基于模糊C均值聚类,针对3种典型天气,即晴天、阴天和雨天,结合向量给出了相应天气突变情况的判断方法,根据天气情况选取对应的光伏组件输出功率模型进行组件发电量预测,每次预测间隔为10 min。验证结果表明,优化的光伏组件功率输出模型和发电量预测方法预测精度高,晴天的预测误差为1.1%,阴天为3.76%,雨天为9.2%,复杂天气下为4.22%,验证了所提出的优化的光伏组件输出功率模型和发电量预测方法的有效性,满足功率预测误差要求。
- 王越丁坤冯皓丁汉祥丁汉祥
- 关键词：光伏组件天气突变发电量预测模糊C均值聚类
- 基于提升小波-BP神经网络的光伏阵列短期功率预测被引量：18
- 2017年
- 提高光伏阵列的短期功率预测的精度,对光伏电站运营管理效率具有重要作用。文章提出了一种提升小波变换与BP神经网络相结合的直流侧功率输出预测滑移算法,对光伏阵列的超短期功率进行预测。实验结果表明,文章所提出的算法对超短期功率预测具有较高的精度,适用于晴天、多云、阴雨等复杂天气条件。
- 丁坤丁汉祥王越高列刘振飞
- 关键词：小波变换BP神经网络
