《表1 相似度SPH分析：基于晴朗系数和多层次匹配的光伏功率预测方法研究》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
（1） 预测日数值天气预报与历史数值天气预报的相似度匹配。分析结果如表1和图3。
| 图表编号 | XD0029711400 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.04.25 |
| 作者 | 王志忠、韩茂林、胡海、陈尧 |
| 绘制单位 | 长园深瑞继保自动化有限公司、长园深瑞继保自动化有限公司、长园深瑞继保自动化有限公司、长园深瑞继保自动化有限公司 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 相似日选取结果：基于熵理论和改进ELM的光伏发电功率预测》2020.10.28
- 《表3 扰动后预测误差：基于神经网络和改进相似日的光伏电站功率预测》2020.10.25
- 《表2 月预测误差：基于神经网络和改进相似日的光伏电站功率预测》2020.10.25
- 《表2 基于马氏距离和欧氏距离相似度量的光伏功率超短期预测的各评价指标》2021.02.20
- 《表1 测线信息：基于改进鸟群算法和极限学习机模型的光伏发电系统输出功率预测研究》2020.10.20
- 《表2 模型误差分析：基于相似日的光伏发电系统短期功率预测》2020.02.25
- 《表1 误差对比分析：基于相似日的ARMA-LM的光伏发电功率预测》2020.08.15
- 《表4 气象分类结果：基于ABC-SVM和PSO-RF的光伏微电网日发电功率组合预测方法研究》2020.03.28
- 《表6 预测误差：基于ABC-SVM和PSO-RF的光伏微电网日发电功率组合预测方法研究》2020.03.28
- 《表3 匹配度评分机制：基于景观结构系统的人流分布预测与匹配度分析研究》2020.01.10
- 《表5 各类负荷日功率曲线与光伏日功率曲线的相似度》2019.08.01
- 《表1 误差分析与评估：基于相似日和小波神经网络的光伏短期功率预测》2019.03.25
- 《表2 预测单元数据：基于改进神经网络的光伏发电功率短期预测方法研究》2019.08.20
- 《表2 风向编码对应值：基于压缩感知的短期风电功率预测相似数据分析方法》2019.06.25
- 《表1 风向编码：基于压缩感知的短期风电功率预测相似数据分析方法》2019.06.25
- 《表3 预测误差分析：基于数据残余分量与ARMA模型的光伏功率日前预测方法》2019.02.15
- 《表预测误差指标分析：基于相似日和GA-DBN神经网络的光伏发电短期功率预测》2019.03.15
- 《表4 预测误差比较：基于晴朗系数和多层次匹配的光伏功率预测方法研究》2019.04.25
- 《表3 相似度SMM分析：基于晴朗系数和多层次匹配的光伏功率预测方法研究》2019.04.25
- 《表2 相似度SHM分析：基于晴朗系数和多层次匹配的光伏功率预测方法研究》2019.04.25