基于 BP 神经网络的光伏出力预测

• 作者: 赵成雨 南京师范大学电气与自动化工程学院
• 来源期刊: 科技与创新
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 光伏发电 相关性分析 对比寻优
• 年，卷（期）: 2023,（13）
• 页码范围: 43-45
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2023.13.012

摘要

光伏发电渗透率的提高增大了发电的不确定性和波动性，对电网的电能质量产生了影响。精准预测光伏出力情况以进行电力调度可以有效缓解这一问题。因此对影响光伏出力的因素进行相关性分析，筛选出影响较大的气象因素后建立BP神经网络模型。基于2000—2021年典型日的气象数据对2022年同一日光伏出力情况进行预测，并将预测结果与物理模型预测结果对比，验证了采用BP神经网络模型预测光伏出力可以获得更加精确的预测结果。