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基于 GM-RBF 神经网络的光伏发电功率预测

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资源说明：为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一种基于灰色径向基函数（Radical Basis Function， RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及 RBF 神经网络预测算法自学习能力强的优点。最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在 MATLAB 应用平台编程实现对 GM-RBF 神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于 GM-RBF 神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为 6.495%、夏季阴天预测误差为 12.146%、夏季雨天预测误差为 21.531%、冬季晴天预测误差为 8.457%、冬季阴天预测误差 14.379%、冬季雨天预测误差为 18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和 RBF 神经网络预测算法

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