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卷积3542022
能源2021国际会议“可再生能源和数字技术促进非洲发展” |
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文章号 | 02004 | |
页数 | 6 | |
段内 | 可持续电系统应用 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202235402004 | |
在线发布 | 2022年7月13日 |
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35402004(2022)
实时光电功率预测和模型制作使用机器学习技巧
一号压缩物研究组肯尼亚内罗毕大学物理系
2天体物理与空间科学研究组,肯尼亚内罗毕物理大学系
*对应作者 :mwenderita74@gmail.com
光电系统安装近些年有所增加,部分原因是人口增加导致能源需求增加产生电的光电系统有助于推广绿色能源然而,太阳能高度间歇性不可控制性,原因是其在空气条件上高度时空变化光电预测因此对将太阳能完全整合到电网中至关紧要支持向量回归模型和随机森林回归模型建构并用于预测肯尼亚内罗毕大学物理系安装的1.5kW太阳光电系统实时光电输出SVR模型优于RFR模型,root平均方程为43.16调整R20.97和32.57均值绝对误差数据集对比RMSE86调整R20.90ME69获取RFR模型实时电源预测应用基于SVR模型显示SVR模型比RFR强并有能力减少计算错误
关键字 :光电回溯系统/电源预测/支持向量回归/随机森林回归
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