光伏电站功率预测影响因素分析及准确率提升措施

我国社会和经济的发展对于能源的需求量也在逐年攀升,同时人们环保意识的增强使得整个社会越来越重视新能源的开发。光伏发电作为一种清洁的、可再生的发电方式,近些年得到了迅猛发展。但是光伏发电会受到光照强度的影响,导致其接入大电网后会对电网的运行稳定性造成不利影响。在这种形式下,对光伏电站功率进行精准预测有助于推动光伏产业的健康发展。

基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究

提出了相似日和动量优化BP神经网络的光伏短期功率预测方法,采用与输出功率强相关的辐照度作为相似变量选取相似日,通过动量法优化并以相似日历史数据和气象信息作为训练样本建立BP神经网络预测模型。以新疆某光伏电站的实际运行数据进行验证分析,结果表明该方法在晴天和非晴天天气环境下能够达到预测精度,验证了所提模型和算法的准确性和有效性。