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时珉; 周海; 韩雨彤; 尹瑞;
国网河北省电力有限公司 河北石家庄 050022;
新能源与储能运行控制国家重点实验室 北京 100192;
中国电力科学研究院有限公司 江苏南京 210003;
华北电力大学可再生能源学院 北京 102206;
光伏功率预测; 太阳辐照度; 人工神经网络; 多季节模型;
机译:光伏电站输出功率的主因隐藏型RBFNN预测方法
机译:基于小波分解和人工神经网络的光伏电站功率预测方法
机译:基于辐照度指数和LSTM的光伏电站功率预测方法
机译:在移动云引起的实际局部遮蔽条件下,单级光伏电站的最大功率点跟踪算法分析。
机译:基于低成本IoT传感器的分钟内云通过预测—一种平滑光伏电站输出功率的解决方案
机译:中央站额定光伏电站的功率调节选项
机译:泵功率消耗特性模型准备装置,泵功率消耗特性模型准备方法,泵功率消耗特性模型准备程序以及根据其记录的记录介质
机译:一种能够设定考虑多个现象的数学模型的车辆电池状态的预测方法
机译:在模型中考虑城市中谷的中心,考虑电波传播预测方法的局部影响
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