基于ACO-BP神经网络的光伏系统发电功率预测

摘要：

为准确预测光伏发电量,减少并网光伏对大电网的影响,引入相似日概念,对夏季预测日的平均温度、最高温度、最低温度以及天气类型进行分析.在历史数据中选取具有相似天气特征的发电功率数据和天气数据作为神经网络的训练样本,建立ACO-BP神经网络光伏发电功率预测模型,并将预测结果与传统BP神经网络和PSO-BP神经网络预测结果相比较.实验结果表明,该模型具有较高的预测精度.

关键词：光伏发电系统、光伏发电功率预测、神经网络、蚁群优化

分类号：TM615(发电、发电厂)

在线出版日期：2020-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：173-175,187