基于改进的BP神经网络的光伏组件发电量预测模型设计

【摘要】：针对光伏并网发电系统发电量的不稳定性对电网的冲击和污染,分析了光伏发电的影响因素,建立了基于改进的BP神经网络的发电量预测模型。该模型采用Fletcher-Reeves共轭梯度算法,克服了传统BP神经网络算法收敛较慢的缺点,在保持训练过程稳定的前提下,具有更快的学习速率。结合光伏发电的历史数据和当天天气情况,对该模型进行训练、测试和评估,并应用于光伏系统发电量的预测中。结果表明,该模型具有较高的精度,提高了光伏并网发电的安全和稳定性。 【作者单位】： 东华大学机械工程学院;
【关键词】： 发电量预测 光伏系统 BP神经网络 Fletcher-Reeves共轭梯度算法
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助重点项目(11D10301) 金太阳示范工程基金资助项目
【分类号】：TM615
【正文快照】： 光伏发电系统[1~4]输出的变化是一个非线性的随机过程,同时由于各用户使用的光伏电池种类、容量及安装位置的随机性很大,因此光伏发电系统相对于整体电网是一个不可控源,发电的随机性会对大电网造成巨大的冲击,给电网可靠、稳定运行带来诸多问题[5]。对光伏系统的输出进行预

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