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基于BP神经网络算法的光伏发电预测研究
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作者 陈鸿林 贾宪章 +4 位作者 贾宝柱 许媛媛 龙宇衡 李华健 周日翔 《中国设备工程》 2024年第3期153-155,共3页
为了提高光伏发电功率预测的精确度和稳定性,并解决传统预测模型中存在的波动性、间歇性和不确定性等问题,本文构建了基于BP神经网络算法的光伏发电预测模型,通过斯皮尔曼相关性分析明确影响光伏发电输出功率的因素,并基于BP神经网络算... 为了提高光伏发电功率预测的精确度和稳定性,并解决传统预测模型中存在的波动性、间歇性和不确定性等问题,本文构建了基于BP神经网络算法的光伏发电预测模型,通过斯皮尔曼相关性分析明确影响光伏发电输出功率的因素,并基于BP神经网络算法构建光伏发电预测模型,实现对未来光伏发电功率的短期准确预测。通过验证分析,结果表明,该模型能够更加稳定、精确地预测光伏发电输出功率。 展开更多
关键词 光伏发电功率预测 斯皮尔曼相关性分析 BP神经网络算法
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