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摘要
针对传统的嵌入式预测系统容易受到现场条件与自身硬件的影响，光伏发电系统监测距离短且功耗高、数据采集精度低、嵌入式预测系统稳定性差等问题，设计了以物联网云平台为主体框架，以LoRa为主要通信技术的光伏电站监测系统。通过在云端部署服务，使用GA-Elman神经网络模型，达到降低现场硬件成本与提高整体预测精度的目的。以湖北武当湖光伏电站为实验对象，使用本系统对电站内装机容量为19.9 kW的光伏矩阵进行实时监测。实验证明：该系统能长期可靠运行，实时监测光伏电站的各项数据，功率预测精度高，扩展性强。
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