考虑时空相关性的光辐照度序列估计方法

• 作者: 乔颖 李兢 龚莺飞
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 光伏发电 光辐照度 相关性分析 数据重构 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（22）
• 所属期刊栏目: 研制与开发
• 页码范围: 96-101
• 页数: 6页
• 字数: 5167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20170517017

摘要

完整可靠的太阳光辐照度数据是光伏研究的前提与基础.文中提出了如何在测光站布点稀疏、异常数据比例高等不利条件下估计或重构辐照度序列的方法.利用相关系数法分析了甘肃河西走廊多个测光站的光辐照度在晴空和云层运动时的时空相关性规律.考虑盛行风影响,利用Voronoi多边形法建立了全区域相关系数模型.引入时间相位延时,建立了基于异步序列的数据重构模型.选择相关性最强的测光站数据作为输入,折算盛行风下的延时参数,估算待求位置的辐照度序列.数据检验表明,区域相关系数模型和重构方法的精度都可以达到较高水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔颖		41	999	14.0	31.0
2	李兢		2	2	1.0	1.0
3	龚莺飞		1	2	1.0	1.0