[发明专利]基于BP神经网络模型的光伏发电系统输出功率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络模型的光伏发电系统输出功率预测方法。包括以下步骤：选取光伏发电系统输出功率的影响因素；根据所选取的影响因素的历史数据生成输入向量，以所对应的光伏发电系统的输出功率的历史数据作为输出，得训练样本；利用训练样本对BP神经网络进行训练，得训练后BP神经网络；根据所选取的影响因素的待预测时刻的实际数据生成测试输入向量，并将测试输入向量输入训练后BP神经网络，其输出即为待预测时刻的光伏发电系统输出功率的预测值。本发明的光伏发电系统输出功率预测方法进行建模预测，提供了一种基于BP神经网络的预测方法，利用BP神经网络良好的非线性函数逼近能力，改善了预测模型的精度和泛化能力。

主权项

基于BP神经网络模型的光伏发电系统输出功率预测方法，其特征在于：该输出功率预测方法包括以下步骤：（A）分析并选取光伏发电系统输出功率的影响因素，采集负荷的历史数据，得训练样本集；（B）根据所选取的影响因素的历史数据生成输入向量，以所对应的光伏发电系统的输出功率的历史数据作为输出，得到训练样本；（C）利用所述训练样本对BP神经网络进行训练，得到训练后的BP神经网络； （D）根据所选取的影响因素的待预测时刻的实际数据生成测试输入向量，并将测试输入向量输入训练后的BP神经网络，其输出即为待预测时刻的光伏发电系统输出功率的预测值。