基于BP神经网络的光伏电站辐照度预测研究.pdf

基于BP神经网络的光伏电站辐照度预测研究 本文研究基于BP神经网络的光伏电站辐照度预测模型，旨在提高辐照度预测精度和模型稳定性。模型输入变量选择和特征提取对模型输出预测誤差指标的影响进行了分析，并针对曰类型对辐照度变化的影响性和干I1似性特性，提出了辐照度预测值的权重修正方法。 BP神经网络算法在光伏电站辐照度预测模型中的应用 BP神经网络算法是一种常用的机器学习算法，广泛应用于 Pattern Recognition、Function Approximation 和Time Series Prediction 等领域。在光伏电站辐照度预测模型中，BP神经网络算法可以用于预测辐照度变化，从而提高电站的发电效率和稳定性。 辐照度预测模型的输入变量选择 在光伏电站辐照度预测模型中，输入变量的选择对模型输出预测誤差指标的影响非常大。常见的输入变量包括历史辐照度数据、气象数据、地理信息等。在本文中，我们选取了历史辐照度数据、气象数据和地理信息作为模型输入变量，并对这些变量进行了分析和处理。 辐照度预测模型的权重修正方法 在光伏电站辐照度预测模型中，辐照度预测值的权重修正方法对模型输出预测誤差指标的影响非常大。在本文中，我们提出了基于曰类型的辐照度预测值的权重修正方法，该方法可以提高模型的预测精度和稳定性。 模型实验和结果分析 在本文中，我们使用了实际测量和验数据测试模型的性能，并对模型的预测结果进行了分析和讨论。实验结果表明，基于BP神经网络的光伏电站辐照度预测模型可以提高辐照度预测精度和稳定性，从而提高电站的发电效率和稳定性。 结论 本文基于BP神经网络的光伏电站辐照度预测模型可以提高辐照度预测精度和稳定性，该模型可以应用于实际的光伏电站发电系统中。模型的输入变量选择和特征提取对模型输出预测誤差指标的影响非常大，我们提出的辐照度预测值的权重修正方法可以提高模型的预测精度和稳定性。