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基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型 本文提出了一种基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型，以提高光伏发电功率预测的准确性。该模型通过将果蝇算法（FOA）与Elman神经网络相结合，优化了Elman神经网络的权值和阈值，提高了运行效率。 在光伏发电系统中，预测光伏发电功率是非常重要的，因为它直接影响电力系统的稳定性、可靠性和经济效益。但是，光伏发电功率预测是一项具有挑战性的任务，因为它受到多种因素的影响，如气象因素、温度、湿度等。因此，需要开发一种高效、准确的光伏发电功率预测模型。 本文提出的基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型，可以解决传统Elman神经网络模型的缺陷，如收敛速度慢、训练时间长等问题。该模型通过将FOA算法与Elman神经网络相结合，优化了Elman神经网络的权值和阈值，提高了运行效率和预测准确性。 在本文中，我们首先介绍了光伏发电系统的背景和重要性，然后详细介绍了基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型的设计和实现。我们对模型进行了仿真实验，结果表明该模型预测精度高于传统Elman神经网络模型，更加适合于光伏发电功率预测。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型，解决了传统Elman神经网络模型的缺陷。 2. 通过FOA算法优化了Elman神经网络的权值和阈值，提高了运行效率和预测准确性。 3. 仿真实验结果表明该模型预测精度高于传统Elman神经网络模型。 本文的结论是基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型是一种高效、准确的预测模型，能够满足光伏发电系统的需求。 关键词：光伏发电、功率预测、果蝇算法、Elman神经网络、预测精度 在光伏发电系统中，预测光伏发电功率是非常重要的，因为它直接影响电力系统的稳定性、可靠性和经济效益。但是，光伏发电功率预测是一项具有挑战性的任务，因为它受到多种因素的影响，如气象因素、温度、湿度等。因此，需要开发一种高效、准确的光伏发电功率预测模型。 本文提出的基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型，可以解决传统Elman神经网络模型的缺陷，如收敛速度慢、训练时间长等问题。该模型通过将FOA算法与Elman神经网络相结合，优化了Elman神经网络的权值和阈值，提高了运行效率和预测准确性。 本文的结论是基于FOA-Elman神经网络的光伏发电功率预测模型是一种高效、准确的预测模型，能够满足光伏发电系统的需求。