基于遗传算法优化BP神经网络的光伏阵列短期功率预测.pdf

基于遗传算法优化的BP神经网络在光伏阵列短期功率预测中发挥着关键作用。这一技术结合了神经网络的复杂数据处理能力和遗传算法的全局优化特性，旨在解决光伏系统的短期功率预测问题。在光伏系统中，由于太阳辐射的随机性和非稳定性，传统的预测方法如小波预测和神经网络预测存在一定的局限性，它们容易受到训练初始值的影响，导致预测精度不足。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，能够全局搜索最优解，避免陷入局部最优。在优化BP神经网络的过程中，遗传算法可以调整网络的连接权重和阈值，寻找最佳的网络结构和参数，从而提高预测的准确性。BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的监督学习模型，适用于非线性问题的建模和预测。通过反向传播算法更新权重，BP网络能逐步减小预测误差，但初始化权重的选择对其性能有很大影响。 本研究中，作者提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络方法，用于光伏阵列的短期功率预测。这种方法首先利用遗传算法对BP网络的初始参数进行优化，然后用优化后的网络进行功率预测。实验结果表明，该方法在不同天气条件下都能有效地预测光伏阵列的短期功率，预测精度较高，对于光伏系统的稳定运行和电力系统的资源调度具有重要意义。 此外，该研究还指出，光伏发电的随机性和非平稳性对电力系统的稳定运行构成挑战。因此，精确的短期功率预测不仅可以帮助电网调度，预防因光伏电站大规模并网可能带来的稳定性问题，还可以评估光伏阵列的运行状态，提高整体的能源效率。 在实际应用中，这种基于遗传算法优化的BP神经网络模型可以结合实时的气象数据，如太阳辐射强度、气温和湿度等，进一步提升预测的精准性。同时，考虑到未来光伏发电的快速发展，这种预测技术也有助于推动智能电网的发展，促进可再生能源的充分利用。 这项研究为光伏阵列的短期功率预测提供了一种新的有效方法，通过遗传算法优化BP神经网络，提高了预测的准确性和鲁棒性，对于太阳能资源的高效利用和电力系统的优化管理具有重要理论和实践价值。