作者：刘晓宇,韩崇,李继萍,陈鹏宇 单位：湖北省科技信息研究院 出版：《软件导刊》2019年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFRJDK2019050390 DOC编号：DOCRJDK2019050399 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为改善WCMA算法简单根据时间间隔和平均值计算GAP因子的不足，提出一种基于天气相似度的太阳能收集功率预测方法 D-WSMA。根据参考天和参考时刻对预测值的影响程度不同，采取相似度刻画数据间关系，动态调整参考天和参考时刻的权重以及历史参考时刻的加权平均值，从而得到可变化的DGAP因子。同时，根据数据波动性特征，改进原有算法中的固定权重α，得到动态变化权重因子dα。实验结果表明，D-WSMA预测精度相对WCMA算法提高了14.04%、28.30%、4.76%、12.58%，平均提高了15%。因此，D-WSMA预测方案具有良好性能，适合更加多样化的天气条件。

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