基于模糊神经网络的光伏发电系统发电量的预测

光伏系统的输出电量由于受太阳日照量、气候、光伏组件材料等多种因素影响而是一个非线性的变化量,因此对其输出电量的准确预测可以提高光伏系统并网后电网的稳定性及安全性。在模拟实验中,将模拟数据按春、夏、冬三季进行划分从而确定了规则层的节点数为三,进而推导出模糊化层和去模糊化层的节点数,在训练过程中通过梯度下降法来更新模糊神经网络各层的参数,得到一个符合要求的预测网络。将用于测试的数据输入到训练好的神经网络中,用来验证该方法的有效性。