摘要
本发明公开了一种光伏组件户外实证STC功率预测方法及系统,包括将光伏组件户外实证过程中收集到的原始测试数据进行气象数据筛选;以光伏组件的实际输出功率为目标变量,从筛选后的测试数据中提取多个特征变量,计算目标变量与每一个特征变量之间的皮尔逊相关系数r和P值;根据皮尔逊相关系数和P值,从特征变量中保留显著相关的特征变量;将显著相关的特征变量划分为训练集和测试集,用于对多元线性回归模型训练和性能测试,从而获得多元线性回归拟合关系式;基于多元线性回归拟合关系式对光伏组件在STC工况条件下的输出功率进行预测。本发明结合多元线性回归模型能够快速预测出光伏组件的STC功率,避免了拆卸光伏组件运回实验室复测功率的繁琐性,节省了人力物力成本。
技术关键词
功率预测方法
皮尔逊相关系数
多元线性回归模型
变量
拆卸光伏组件
光伏组件温度
功率预测系统
风速
气象
工况
模型训练模块
数据
特征提取模块
筛选方法
功率值
强度
系统为您推荐了相关专利信息
多光谱技术
偏最小二乘回归算法
线性回归算法
纹理
交叉验证法
风险预测模型
机器人控制
贝叶斯准则
生成训练数据
解码器架构
居民
皮尔逊相关系数
映射方法
效应
负荷预测精度
缓存配置方法
数据访问
容器
序列二次规划算法
序列规划方法