基于改进BP神经网络的光伏发电功率预测模型

光伏发电作为一种清洁能源，其功率输出受多种气象因素影响，呈现出复杂的非线性关系。为了提高光伏发电的预测精度，本文提出一种基于改进BP神经网络的预测模型。

模型构建:

数据输入: 模型的输入变量包括历史光伏功率、温度、湿度、风速以及NASA通过遥感技术提供的气溶胶指数(AI)。AI是气象学领域的重要指标，通过对比特定UV区域的吸收和非吸收光谱辐射亮度比差异来定义。2. BP神经网络: 采用改进的BP神经网络模型来估计光伏功率输出，利用历史数据对网络进行训练，并根据不同天气类型进行分类预测。

相关性分析:

通过对光伏发电与气象参数的相关性分析发现，温度、湿度和风速对光伏系统的输出功率影响显著。此外，引入AI数据作为额外输入变量，可以有效提高模型的预测精度。

结论:

本文提出的基于改进BP神经网络的光伏功率预测模型，能够有效地预测不同天气类型下的光伏发电功率，为光伏发电系统的稳定运行提供可靠的参考依据。

关键词: 光伏发电, 功率预测, BP神经网络, 气象参数, 气溶胶指数, 天气类型, 人工智能