可作为于光伏功率预测结果误差指标的有（）。

相似题目

• 光伏功率预测系统涵盖的子系统有（）。

  A . 数据采集 B . 超短期预测 C . 短期预测 D . 软件平台

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• 以下属于基于历史数据的光伏电站功率预测统计方法的有（）。

  A . 统计外推法 B . 人工神经网络法 C . 支持向量机法 D . 时间序列法

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• 为满足光伏功率预测建模要求，光伏电站提供的历史有功功率数据的时间分辨率应不小于（）。

  A . 5分钟 B . 15分钟 C . 30分钟 D . 20分钟

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• 根据调度部门的运用需求，光伏功率预测月均方根误差应小于（）。

  A . 0.1 B . 0.15 C . 0.2 D . 0.25

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• 为了光伏功率预测系统的准确建模，光伏发发电量数据的样本长度至少为（）。

  A . 1月 B . 2月 C . 半年 D . 一年

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• 光伏发电站必须配有光伏发电功率预测系统，系统应具有（）h短期光伏发电功率预测以及15min～4h超短期光伏发电功率预测功能。

  A . 0～24 B . 0～48 C . 0～72 D . 0～96

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• 目前国内光伏功率预测的最小范围为（）。

  A . 全市内光伏电站 B . 单个光伏电站 C . 区域内光伏电站 D . 全省内光伏电站

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• 风电场功率预测系统试运行期间的预测预报结果，不作为（）的依据。

  A . 计划编制 B . 方式安排 C . 签订并网调度协议 D . 考核

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• 在进行光伏功率预测之前，应对光伏电站相关的（）信息进行收集。

  A . 区域范围 B . 地表特征 C . 气候特征 D . 整体布局方式

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• 光伏功率预测按照预测时效可分为（）预测。

  A . 长期 B . 中期 C . 短期 D . 中长期

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• 光伏功率超短期预测的预测时效最长为（）。

  A . 1小时 B . 2小时 C . 3小时 D . 4小时

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• 平均误差可作为衡量观测结果精度的一个指标。

  A . 正确 B . 错误

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• 可用于光伏功率预测的方法有（）。

  A . 统计外推法 B . 人工神经网络法 C . 支持向量机法 D . 时间序列法

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• 对光伏电站输出功率进行预测有助于光伏电站（）。

  A . 争取上网小时数 B . 争取上网优先权 C . 安排检修时间 D . 增加发电量

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• 光伏功率预测按照预测预测时效小于1小时的预测是（）预测。

  A . 长期 B . 中期 C . 短期 D . 超短期

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• 新能源电场（站）的预测功率数据包括日前预测、0～4小时超短期预测结果和置信度为（）的误差范围。

  A . 0.8 B . 0.85 C . 0.9 D . 0.95

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• 在光伏功率预测模型中，用于辐射预测需要接入的数据有（）。

  A . 辐射观测实时数据 B . 自动气象站实时数据 C . 辐射观测历史数据 D . 云量数据

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• 建设光伏功率预测系统，需要提供的数据有（）。

  A . 光伏电站历史功率数据 B . 光伏电站实时功率数据 C . 光伏组件的追踪伺服系统种类 D . 光伏组件的温度

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• 装机容量（）及以上的光伏电站应配置光伏发电功率预测系统。

  A . 1000kW B . 10000kW C . 1MW D . 10MW

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• 应用于光伏电站发电功率预测的统计方法可包括（）。

  A . 多元线性回归模型 B . 自适应回归模型 C . 人工神经网络模型 D . 支持向量机模型

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• 电站端光伏功率预测系统的短期光伏功率预测月计划申报畅通率为（）。

  A . 0.85 B . 0.9 C . 0.95 D . 1

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• 依据《光伏功率预测技术规范》，光伏功率超短期预测的预测时效最长为____。

  A．2小时 B．3小时 C．1小时 D．4小时

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• 在光伏功率预测模型中用于辐射预测需要接入数据有（）

  A．辐射观测实时数据 B．自动气象站实值数据 C．辐射观测历史数据 D．云量数据

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• 风电功率预测误差统计指标主要包括均方根误差、平均误差、相关性系数、最大预测误差、合格率等。（)

  是 否

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