大数据分析下太阳能发电优化模型研究

• 作者: 化晨冰 孙运志 张盛林 李沛东 蒋德玉
• 来源期刊: 粘接
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据分析 太阳能 发电功率预测 优化模型
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 数据信息与智能
• 页码范围: 86-89,101
• 页数: 5页
• 分类号: TM615
• 语种: 中文

摘要

能源危机环境下太阳能发电有利于降低不可再生能源的使用量.然而太阳能发电系统中功率比较不稳定,容易造成一系列问题,对太阳能发电功率预测有助于降低问题发生,于是文章研究大数据分析下太阳能发电优化模型.首先利用偏相关方法分析影响太阳能发电功率的因子,然后将大数据分析技术中的多样式回归、混沌神经网络、鲁棒平滑和支持向量机等模型建立组合预测模型,将该模型用于太阳能发电功率预测中,研究结果表明组合预测模型具有更好的精确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	化晨冰	国网山东省电力公司临沂供电公司	7	8	2.0	2.0
2	孙运志	国网山东省电力公司临沂供电公司	5	2	1.0	1.0
3	蒋德玉	国网山东省电力公司临沂供电公司	3	1	1.0	1.0
4	李沛东	国网山东省电力公司临沂供电公司	1	0	0.0	0.0
5	张盛林	国网山东省电力公司临沂供电公司	2	0	0.0	0.0