蒋春晓

作品数：2被引量：21H指数：1
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供职机构：天津大学电气与自动化工程学院更多>>
发文主题：K-MEANS聚类FSRBF神经网络发电预测光伏阵列更多>>
发文领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《传感器与微系统》《太阳能学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金天津市自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
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基于多传感器系统的光伏并网发电功率预测被引量：1
《传感器与微系统》2018年第3期44-47,50,共5页程泽 蒋春晓 杨柏松 
国家自然科学基金资助项目(61374122)
针对耦合性较强的多维气象数据,在光伏(PV)多传感器系统中获取有效数据的基础上,提出了一种基于雾霾因素影响的数据挖掘光伏发电预测方法。利用多传感器采集大数据,利用逐步选择法对多维变量进行约减,有效降低了不同天气因素之间的耦合...
关键词：天气聚类 径向基函数 模糊推理 光伏发电短期预测 
基于数据挖掘的光伏阵列发电预测方法研究被引量：20
《太阳能学报》2017年第3期726-733,共8页程泽 李思宇 韩丽洁 蒋春晓 
国家自然科学基金(61374122);国家重点基础研究发展(973)计划(2009CB219700);天津市自然科学基金(13JCZDJC27000);天津市太阳能光电建筑应用示范(2011E1-002)
提出一种综合使用前向选择(forward selection,FS)和K-means聚类以及径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络的光伏发电功率预测方法。模型以每小时的气象因素作为输入量,首先采用前向选择法对原始多维输入量进行约减,在降低...
关键词：数据挖掘 光伏发电预测 前向选择(FS) K-MEANS聚类 RBF神经网络 
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