基于D-S证据理论的光伏发电量预测
结合北京地区实际环境因素和某光伏并网发电系统运行数据,对光伏系统发电功率进行预测.利用决策树算法,设环境温度、组件温度和辐射量为系统特征,发电量为决策标签,得到特征的分类主次关系,进而将原始数据划分为数个集合作为D-S证据理论中的证据.提取集合中的权重系数并将其等效为证据理论中的基本信任分配函数,并进行证据的融合,最终得到预测结果.最后对比分析经过D-S证据理论融合的预测数据和平均值法得到的预测结果,并计算分析绝对误差和相对误差,验证了D-S证据理论预测的准确性,所预测的光伏发电功率可指导光伏并网发电生产.
决策树、光伏发电量、D-S证据理论、组件温度、环境温度、辐射量
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TM615;TK514;TM407
2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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