研究目的
利用本地和远程监测站实时测量的太阳辐照度数据，预测加拿大西北部阿尔伯塔省某地点未来两小时的太阳辐照度水平。
研究成果
该算法展现出良好的预测能力，显然仅需少量（最少五个）远程太阳能监测站即可使算法达到最佳性能。相较于将监测站点严格布置在目标站点的上风方向，确保这些远程监测站点在目标站点周围具有足够的地理空间分布更为理想。
研究不足
该算法仅在太阳提供非零的全球水平面辐照度（GHI）时才能生成太阳能预测。
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[IEEE 2018年第31届加拿大电气与计算机工程会议(CCECE) - 魁北克市，魁北克省(2018年5月13日-2018年5月16日)] 2018年IEEE加拿大电气与计算机工程会议(CCECE) - 基于远程太阳能监测站和人工神经网络的太阳能预测
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[IEEE 2018年第31届加拿大电气与计算机工程会议(CCECE) - 魁北克市，魁北克省(2018年5月13日-2018年5月16日)] 2018年IEEE加拿大电气与计算机工程会议(CCECE) - 基于远程太阳能监测站和人工神经网络的太阳能预测
DOI：10.1109/CCECE.2018.8447636
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
准确预测可用太阳辐照度是电力行业面临的重要问题，对于为偏远地区（这些地区可能缺乏充足的天气预报数据）客户提供服务的公用事业公司而言更是特殊挑战。本文提出一种方法，利用加拿大西北艾伯塔省某站点本地及远程监测站实时测量的太阳辐照度数据，预测该站点两小时后的太阳辐照度水平。本研究采用人工神经网络（ANN）进行太阳辐照度预测，并运用遗传算法确定太阳能监测站的最优阵列规模与布局方案，以获取人工神经网络最精确的预测结果。研究发现：仅需五个远程监测站即可使算法达到接近峰值预测精度；相较于将监测站点严格布置在目标站点上风方向形成聚集区，确保各远程监测站点围绕目标站点具备充分的地理空间分隔更为理想。
作者：
Graeme Vanderstar，Petr Musilek，Alexandre Nassif
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