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深度森林与人工神经网络在光伏出力预测的比较

作者:沈文博; 孙荣霞; 马少卿; 王硕南 河北大学电子信息工程学院; 河北保定071002
光伏发电   功率预测   多粒度级联森林  

摘要:针对在光伏功率预测中传统人工神经网络预测模型需预先确定结构、对训练样本数量要求高、调参复杂等缺点,应用一种多粒度级联森林的预测模型,并分析了温度、气象因素对光伏功率的影响,以温度、湿度、风速等因素作为输入对光伏输出功率进行预测,对输入数据进行归一化处理,将预测的结果与传统人工神经网络对比,经过多种验证指标对结果评估,表明模型的预测效果和模型结构均有良好的表现。

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