摘  要：針對三相光伏并網(wǎng)逆變柜內(nèi)觸點紅外溫度噪聲較大導(dǎo)致的溫度預(yù)測難問題，提出了一種基于稀疏去噪和基線估計(baseline estimation and denoising with sparsity，BEADS)，三次指數(shù)平滑法(exponential smoothing，ES)與馬爾科夫鏈(markov chain，MC)相結(jié)合的紅外溫度預(yù)測組合算法(BEADS-ESMC)。通過樣本序列分析確定基線估計參數(shù)和平滑系數(shù)，并根據(jù)樣本統(tǒng)計規(guī)律建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，對重要觸點的溫度進(jìn)行多步預(yù)測。實驗表明，應(yīng)用本方法的多步紅外溫度預(yù)測精度優(yōu)于常用的ESMC方法，且具有較短的算法處理時間。 關(guān)鍵詞：[登陸后可查看全文]