【摘 要】
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结合历史发电量和气象数据分析了影响光伏系统发电功率的各项因素,针对传统光伏发电预测模型预测精度不高的问题,加入了电池板温度信息作为光伏发电预测模型的输入参考量;针
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结合历史发电量和气象数据分析了影响光伏系统发电功率的各项因素,针对传统光伏发电预测模型预测精度不高的问题,加入了电池板温度信息作为光伏发电预测模型的输入参考量;针对传统BP神经网络易陷入局部极值的缺陷,提出了基于改进学习率和权值的弹性自适应规则的BP神经网络.采用光伏监控系统历史发电量和气象数据建立了弹性自适应BP神经网络预测模型,对训练好的模型进行了测试和评估.预测结果表明,该预测方法较好地解决了传统BP算法易陷入局部极值的问题,提高了系统预测结果精度.
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