【摘 要】
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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。
【机 构】
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新疆工程学院能源工程学院,可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心（新疆大学电气工程学院）,国网新疆电力公司调度中心,新疆机场（集团）乌鲁木齐分公司电力运行管理中心
【基金项目】
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新疆自治区自然科学基金资助项目(2020D01B18)。
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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。
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