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国能光伏功率预测系统用户手册（V1.0.1）PDF。

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简介：
国能日新光伏功率预测系统用户手册详细阐述了光伏电场光能预报智能管理系统操作的核心组成部分，包括人机界面、接口以及数据库操作。该系统的人机界面主要是一个客户端程序，它承担着用户管理、系统配置、状态监控、预测曲线展示、气象信息获取、统计分析以及生成各类报表等关键功能的操作界面。与此同时，接口和数据库则由后台运行的程序负责处理，它们的主要职责是接收、计算并存储整个系统运行过程中产生的各项数据。值得注意的是，这些接口和数据库的操作在系统初始安装和配置完成后将自动启动，用户无需进行任何手动干预。若需要对这些设置进行调整或修改，则应遵循相关操作说明或在技术人员的指导下进行。

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  • 国能日新光伏功率预测系统V1.0.1用户手册.pdf
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    《国能日新光伏功率预测系统V1.0.1用户手册》是一份详尽的操作指南，针对使用该系统的用户提供详细的安装、配置及操作说明。 国能日新光伏功率预测系统用户使用手册介绍该系统的操作主要由三部分组成：人机界面、接口以及数据库操作。 1. **人机界面**是客户端程序，用于执行包括但不限于用户管理、系统设置、状态监测、预测曲线展示、气象信息查询和统计分析等功能的主要交互平台。 2. 接口与数据库则是后台运行的程序模块。它们负责接收输入数据、进行相关计算并存储结果。在完成初始安装配置后，这些功能会自动启动且无需用户干预；若需调整或修改，则应在技术人员指导下操作。 以上是该系统的基本使用说明概述。
     
  • 国能日新风电功率预测系统用户手册V1.0.1.pdf
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    《国能日新风电功率预测系统用户手册V1.0.1》是一份详尽的操作指南，旨在帮助用户了解和掌握最新版本的风电功率预测系统的各项功能与操作方法。 国能日新风电功率预测系统用户使用手册指出，该系统的操作主要由三部分组成：人机界面、接口以及数据库操作。其中的人机界面为客户端程序，主要用于进行用户管理、系统设置、状态监测、预测曲线展示、气象信息查询、统计分析和报表生成等功能的操作；而接口与数据库则是后台运行的程序，负责接收、计算及存储系统的运行数据。一旦完成初始安装配置后，这些后台操作将自动执行，并不需要用户的直接干预。若需要进行更改，则应在相关说明文档或技术人员指导下进行操作。
     
  • 国能日新光伏发电功率预测数据集.rar
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    本数据集包含由国能日新科技股份有限公司提供的光伏发电功率预测相关数据，适用于研究和优化光伏电站的发电效率与稳定性。 该数据集可用于光伏预测及机器学习等领域，并来源于国能日新光伏功率预测大赛。 训练集中包含四个CSV文件：train_1.csv（66859条记录）、train_2.csv（43755条记录）、train_3.csv（29792条记录）和 train_4.csv（42687条记录）。测试集同样包括四个CSV文件：test_1.csv（11808条记录），test_2.csv（14688条记录），test_3.csv（6182条记录）以及 test_4.csv（13894条记录）。这些数据分别对应电场1至电场4的训练集和测试集。 每个CSV文件中的字段如下： - 训练集中包括时间、辐照度、风速、风向、温度、压强、湿度、实发辐照度以及实际功率。 - 测试集中则包含时间，辐照度，风速，风向，温度，压强和湿度，并增加了一个id字段作为样本标识符。每个记录的ID都是唯一的。 需要注意的是： 1. 实际功率中的负值表示发电机组在电力不足时会消耗电能； 2. 对于实际辐照度中出现的负数值应视为异常数据（噪声）； 3. 数据集中可能存在明显异常的数据，需要进行适当的剔除处理。
     
  • 国能日新第二届光伏功率预测竞赛数据集
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    本数据集为国能日新举办的第二届光伏功率预测竞赛定制，包含详尽的历史气象与发电量信息，旨在推动光伏领域的技术进步和创新研究。 第三届智慧中国杯数据应用大赛中的国能日新第二届光伏功率预测赛聚焦于光伏发电的波动性和间歇性问题，大规模光伏电站并网运行对电力系统的安全稳定造成挑战。高精度地预测光伏电站输出功率有助于调度部门统筹安排常规能源和光伏发电之间的协调配合，并及时调整调度计划以合理规划电网运行方式。 本竞赛旨在通过利用气象信息及历史数据，结合机器学习与人工智能技术，来准确预测未来电站的发电功率。提供的数据包括十个场站的数据及其对应的天气情况；其中第一届比赛提供了四个场站的数据，而第二届则扩展到了十一个场站的数据。
     
  • 国能日新第一届光伏功率预测大赛数据集
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    本数据集由国能日新主办的第一届光伏功率预测大赛提供，包含大量真实场景下的光伏发电历史数据和气象信息，旨在促进光伏领域技术交流与创新。 国能日新光伏功率预测大赛第一届数据集包括训练集和测试集两部分。训练集中包含了4个电场的脱敏环境数据、实际辐照度及发电功率信息，而测试集则提供了同样的四个电场的脱敏环境数据，要求参赛者基于这些历史与模拟条件来预测各时间点上的光伏发电量。 值得注意的是，在接近真实应用场景的情况下，提供的环境参数均为预报值而非实测结果；训练集中包含的实际辐照度和发电功率则是经过处理的真实测量数值。具体而言，训练集由train_1.csv, train_2.csv, train_3.csv 和train_4.csv 四个文件构成，每个文件对应一个特定电场的数据记录；测试数据部分则包括test_1.csv,test_2.csv,test_3.csv和test_4.csv四个文档。
     
  • 短期光伏功率预测数据_PV.zip
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    该数据集包含短期光伏功率预测的相关信息，适用于研究和分析光伏发电系统的性能与预测模型优化。文件内含历史气象及发电数据，有助于提升光伏电站运营效率。 超短期光伏功率预测（PV）是一种重要的技术手段，用于准确预测短时间内光伏发电系统的输出功率。这项工作对于优化电网调度、提高可再生能源的利用效率以及确保电力系统稳定运行具有重要意义。通过分析气象数据与历史发电数据之间的关系，可以建立有效的模型来实现对下一小时或更短时间内的光伏电站出力情况做出精确预估。
     
  • 【光伏预测】利用BP神经网络进行光伏发电功率预测（含Matlab代码）.zip
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    本资源提供基于BP神经网络的光伏发电功率预测方法及其实现代码。通过MATLAB实现，为研究和应用太阳能发电系统中的短期功率预测提供了有效工具。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2021a 2. 提供案例数据，可以直接在 MATLAB 中运行相关程序。 3. 代码特点包括参数化编程，便于调整参数值；编程思路清晰，注释详尽。 4. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业大学生的课程设计、期末作业和毕业设计。
     
  • 光伏功率数据-国能日新（新版）.7z
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    光伏功率数据-国能日新（新版）.7z文件包含了最新的光伏电站发电功率数据集，由国能日新公司提供，适用于新能源研究与数据分析。 国能日新提供光伏数据服务。
     
  • 基于BP神经网络的光伏太阳能功率预测
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    本研究采用BP（反向传播）神经网络模型，针对光伏太阳能发电系统的输出功率进行预测。通过优化算法调整网络权重，提高短期功率预测精度，为光伏发电并网调度提供可靠依据。 大多数关于光伏电力发电预测方法的研究存在模型训练时间长等问题，并提出进行优化。使用BP（反向传播）神经网络的学习算法主要适用于多输入、多输出的网络。该算法可以依赖现成的数据和输入输出信息，无需了解其中的数学关系就能学习并存储映射关系。此外，BP神经网络在处理非线性问题方面具有显著优势，并且具备强大的泛化能力。
     
  • 【光伏发电功率预测】利用MATLAB BP神经网络进行光伏发电功率预测【附带Matlab源码 4493期】.mp4
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    本视频教程讲解了如何使用MATLAB中的BP（Backpropagation）神经网络模型来进行光伏发电系统的功率预测，并提供了相关的MATLAB源代码，帮助学习者深入理解并实践电力系统分析与智能算法的应用。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码供下载使用，这些代码均可运行并经过测试验证为有效，非常适合初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独执行。 - 运行结果效果图展示。 2. 兼容的Matlab版本 使用的是Matlab 2019b。如果运行时出现错误，请根据提示进行相应修改，如有困难可向博主寻求帮助。 3. 操作步骤： 步骤一：将所有文件放置在当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮直至程序执行完毕并获得结果。 4. 仿真咨询 若需进一步服务，如博客或资源的完整代码提供、期刊或参考文献复现、Matlab程序定制及科研合作等，请联系博主。