基于改进BP神经网络光伏发电量预测研究

【摘要】：分析了影响光伏电池输出的主要因素,建立基于改进BP神经网络的光伏发电量预测模型。由光伏输出影响因素的分析,利用光照强度及环境温度对改进BP神经网络进行训练,对比了传统数学模型、传统BP模型与改进的BP模型的预测结果,结果表明该模型有较准确的预测能力。 【作者单位】： 南昌航空大学测试与光电工程学院;
【关键词】： 改进BP神经网络 传统数学模型 预测能力
【基金】：集成光电子学国家重点联合实验室开放课题(IOSKL2012KF14)
【分类号】：TM615;TP183
【正文快照】： [修回日期]2015-08-27引言随着社会经济的发展,对能源的需求越来越大,太阳能作为可再生能源的典型代表,根据光生伏特效应原理将光能直接转化为电能,且在转化过程中没有噪声和污染。利用太阳能不仅能减少化石能源的损耗,还可减轻环境污染和全球气候变化的威胁,因此,光伏发电是

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