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基于云图特征提取的改进混合神经网络超短期光伏功率预测方法

余光正 陆柳 汤波 王思源 杨秀 陈汝斯

中国电机工程学报2021，Vol.41Issue(20)：6989-7002,中插14,15.
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中国电机工程学报2021，Vol.41Issue(20)：6989-7002,中插14,15.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.201929

基于云图特征提取的改进混合神经网络超短期光伏功率预测方法

An Improved Hybrid Neural Network Ultra-short-term Photovoltaic Power Forecasting Method Based on Cloud Image Feature Extraction

余光正 1陆柳 1汤波 1王思源 2杨秀 1陈汝斯3

作者信息

  • 1. 上海电力大学电气工程学院,上海市 杨浦区 200090
  • 2. 国网陕西省电力有限公司电力调度控制中心,陕西省 西安市 710048
  • 3. 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院,湖北省 武汉市 430077
  • 折叠

摘要

关键词

地基云图/特征匹配/改进混合神经网络/波动性聚类/超短期光伏功率预测

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

余光正,陆柳,汤波,王思源,杨秀,陈汝斯..基于云图特征提取的改进混合神经网络超短期光伏功率预测方法[J].中国电机工程学报,2021,41(20):6989-7002,中插14,15.

基金项目

上海市科委创新行动计划(8DZ1203200). （8DZ1203200）

中国电机工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0258-8013

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