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基于太阳辐照预测的创新实验教学与探索

2020-09-29 点击：404 次

作者： 郭苏，等
作者单位： 河海大学能源与电气学院
摘要： 太阳能发电技术的发展有利于缓解全球能源危机 及环境污染等问题，而太阳辐照的精准预测是太阳能发电 功率预测的基础和前提。该文提出一种基于人工神经网络 耦合自回归滑动平均模型的太阳总辐照资源预测方法，并 建立了相应的实验平台。该实验平台通过分布式传感器网络 采集测试区域内离散的太阳总辐照资源数据，在 MATLAB 软 件中构建模型并加以训练，利用耦合预测方法预测太阳总辐 照资源数据，并通过实验仿真验证预测方法的有效性。该实 验平台的构建融合了“可编程控制器”“电路基础”“MATLAB 仿真”等多种课程，可以有效激发学生的创新思维与学习潜 能，培养学生的科研能力和实践能力，从而推动新能源科学 与工程专业的创新实验教学与实践。
关键词： 太阳辐照预测；自回归滑动平均模型；神经网络； 创新实验教学
中图分类号： G642.423
基金项目： 江苏省自然科学基金（编号：BK20181308），中央高校业务费（编号：B200202174）。


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