| 摘要: |
| 高精度的太阳辐照度预测是光伏输出功率预测的基础，而云的遮挡是导致太阳辐射波动的主要原因。针对现有技术由于对云图时变特征获取能力不足，导致在复杂天气条件下预测精度显著下降的问题，本文提出了利用3D卷积神经网络同时提取单张云图特征和云图序列时变特征，建立云图图像特征与云对地表太阳辐射衰减之间的关联，实现太阳辐射高精度预测的方法。实验验证结果表明，较现有方法，本文提出的方法在复杂天气条件下的未来5分钟功率预测精度提高8%以上，具有很高的推广应用价值。 |
| 关键词: 地基云图 特征提取 ３Ｄ 卷积神经网络 太阳辐射衰减 光伏功率预测 |
| DOI：10.3969/j.issn.1005-9490.2024.01.023 |
|
| 基金项目:南京信息职业技术学院校青蓝工程优秀骨干教师培养对象(2020XGG10) |
|
|
|
| () |
| Abstract: |
|
| Key words: |
