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基于相似日和径向基函数神经网络的光伏阵列输出功率预测 总被引:2,自引:0,他引:2
选取太阳辐照时间、辐照强度以及气温等影响光伏阵列输出功率的主要气象因素,根据相似日的输出功率具有较强的关联度,提出选择相似日的方法,设计基于相似日和径向基函数(RBF)神经网络的光伏阵列输出功率预测模型。选取最邻近的一个相似日与待预测日气象特征向量的差值作为RBF神经网络的输入变量,神经网络的输出值即为待预测日光伏阵列输出功率。以我国西北某地光伏阵列的实测功率数据对所提模型进行训练和验证,得到预测模型的平均绝对百分误差为13.82%,均方根误差为0.4054,验证了所提模型具有较好的精度。 相似文献
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鉴于工科硕士研究生课程教学中实践性环节不足的问题,在"线性系统理论"课程教学中,借鉴CDIO理念,以工程项目组成教学案例,采用计算机仿真手段,学生应用课程所学的理论知识,通过完成项目目标提高应用能力和综合解决问题的能力。 相似文献
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文章以二次进给出口调速换接回路为例,首先介绍了液压系统的工作原理,然后利用AMESim对回路进行仿真,获得液压缸活塞位移曲线、速度曲线。并分析比较了采用节流阀与采用调速阀的出口调速回路的速度和位移特性,反映了其实际的工作特性。液压系统的模拟试验可以代替部分实物试验的中间试验过程,辅助设计人员选择、优化设计方案。 相似文献
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