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移动平均线调整组合:中期太阳辐照度的预测系统( Adjusted combination of moving averages: A forecasting system for medium-term solar irradiance )
DJ Pedregal JR Trapero
全球水平辐照预测是有效利用光伏电站波动能量输出所必需的。本文的目的是为中期（48小时以上）提供高效、易于实施的每小时全球水平辐照预报。这些预测对于包括机组组合、输电管理、交易、对冲、计划、资产优化、维护计划和电力机组旋转等任务的战略部署至关重要。然而，对中期前景的预测模型却很少。这项工作旨在通过提出一种基于移动平均线的调整组合的方法来弥补这一差距，该方法除了昼夜周期之外还包括年度周期。该方法实现简单，易于集成到企业计算系统中。我们将我们的方法与几种著名的替代方法进行了比较，如深度递归神经网络或自回归集成移动平均模型等。结果表明，递归神经网络的精度比第二好的方法高10%，比我们的建议在非常短的视野下（最多提前5小时）高90%。然而，当测试更长的层位时，这种优势就消失了，尤其是对超过30小时的层位，我们的方法产生的预测比递归神经网络的预测精度高20%。从长远来看，这一改进背后的原因是在拟议办法中纳入了年度周期。
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