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為了提高光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)的精度，本文在結(jié)合灰色預(yù)測(cè)算法（GM）與神經(jīng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出一種基于灰色徑向基函數(shù)（Radical Basis Function， RBF）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型。該預(yù)測(cè)模型綜合了灰色預(yù)測(cè)算法所需歷史數(shù)據(jù)少以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。
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