基于随机集的程度粗糙集模型及其应用

分析了传统的基于随机集的粗糙上(下)近似在刻画或近似概念时的缺陷。考虑到元素的集值函数与对象集重叠部分的定量信息。依据集值函数与对象集重叠的多少来刻画或近似对象集。给出了基于随机集的程度粗糙集模型,得出了一系列重要的结论。     

复杂天气和地形下的地表太阳辐射估算模型及其在超短期光伏发电功率预测中的应用

为了研究表面太阳辐射估算模型在超短期光伏功率预测中的应用,并减少多云天气对预测的干扰,利用电荷耦合器件/红外光谱(CCD/IRS)数据对表面太阳辐射估计模型进行了优化,构建了一种有效的超短期光伏功率预测模型,并通过实验证明了它的可靠性。首先介绍了CCD/IRS数据的原理,接着在考虑云量影响的情况下改进了太阳表面辐射估算模型。分别选择了多云和无云2种不同的天气类型来验证估算模型。实验结果表明:与传统算法相比,所提出的地表太阳辐射估算模型在多云天气和复杂地形条件下具有更大的优势,可用于光伏功率预测;基于地表太阳辐射估算模型构建的超短期光伏功率估算模型可用于在无云天气下获得准确有效的预测结果,提出的预测模型在多云天气中的偏差也得到了显着的改进。表面太阳辐射估算模型对于超短期光伏发电量的准确预测和安全运行具有重要的参考价值。