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摘要
由于全球能源枯竭,太阳能技术已在世界范围内广泛使用,而太阳能系统的输出功率受太阳辐射影响。准确的太阳辐射短期预测可以保证光伏电网的安全,提高太阳能系统的利用效率。在本研究中,提出了一种新的利用人工智能的分解促进模型,以实现太阳辐射多步预测。所提出的模型包括四个部分:信号分解(EWT),神经网络(NARX),强化学习(Adaboost)和ARIMA算法。基于湖南常德的三个太阳辐射数据集用于检验所提出模型的预测效果。为了验证多步预测模型的鲁棒性,本实验对比了9个模型,并对太阳辐射时间序列数据进行了1、3和5步的超前预测。验证了所提模型在所有模型中具有最佳的预测性能。
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