基于WT-PLSP的太阳辐射短期预测

• 作者: 张雪松 朱想 赵波 赵鑫 魏海坤
• 来源期刊: 干旱区资源与环境
• 学科: 地球科学
• 关键词: 太阳辐射 短期预测 小波变换 支持向量机 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 142-146
• 页数: 5页
• 分类号: P422.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13448/j.cnki.jalre.2017.192

摘要

太阳辐射的预测对于光伏发电与并网工作有着重要的意义.太阳辐射数据具有较强的非线性和非平稳性,因此将太阳辐射序列进行小波分解,可以提取更多的信息.文中以羊八井光伏电站的观测数据为实验样本,对不同层小波低频系数进行重构,将重构后的序列和原始数据序列一起作为建模数据.最后采用偏最小二乘投影系数法选取特征,建立太阳辐射短期预测神经网络模型和支持向量机模型.实验结果表明,该算法结合神经网络模型效果最好,能够很好的预测太阳短期辐射,而且比原始数据的建模精度有很大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏海坤	东南大学自动化学院	76	824	12.0	27.0
2	赵波	国网浙江省电力公司电力科学研究院	46	1523	23.0	39.0
3	张雪松	国网浙江省电力公司电力科学研究院	32	688	14.0	26.0
4	朱想		10	115	4.0	10.0
5	赵鑫	东南大学自动化学院	1	4	1.0	1.0