BP神经网络在智慧园区光伏系统发电量预测的应用

【摘要】：根据日照量、大气温度等光伏发电系统发电量的影响因素,按照天气类型分类研究基于BP神经网络算法的智慧园区光伏发电系统发电量的预测模型,建立多输入多输出的三层BP神经网络。仿真结果表明,所建BP神经网络系统能有效预测光伏系统的发电功率,进而估算光伏发电量,为更准确地对智慧园区光伏发电系统的发电功率及发电量估算提出了一种思路,同时也为智慧园区用电规划及避免光伏发电系统对电网造成的冲击提供了参考依据。 【作者单位】：北京国电通网络技术有限公司 国家电网公司客户服务中心
【关键词】：神经网络 光伏发电 功率预测 电量估算 天气类型
【分类号】：TP183;TM615
【正文快照】： 1引言当今全球面临着严重的化石能源危机和环境危机,光伏发电从资源可持续性和环境友好性2个方面均具有得天独厚的优势。随着过去10年光伏产业的迅速发展和技术水平提升,光伏发电效率不断提高,在智慧园区建设中得到了充分肯定和普遍使用。光伏发电具有较强的随机性、波动性和

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