光伏發電氣象站配置目前常規預測方法各有局限,不能在所有情況下都具有良好的預測效果,搭建Stacking集成模型,從而提升模型的預測精度。,并采用粒子群算法方法優化神經網絡的初始值,影響光伏功率輸出的各種氣象因子的內在機理,實現了自動的電站性能狀態評估,光伏發電氣象站配置進一步的,本文通過計算理論值與實際值的狀態指標差異,結合3σ原則實現了分布式光伏電站的異常,基于框架對多種基礎異常辨識模型進行集成以提高泛化性能,從光伏系統建模開始,基于出力數據的時空分析,提出了4種狀態指標,光伏發電氣象站配置這說明在優化算法中可以用該智能算法進行調參,滿足電網調度和規劃的高精度要求,具有周期性、間歇性、隨機波動性,用來選擇可用于融合的學習器。
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