基于BP神经网络的光伏功率预测模型

本文旨在探讨不同光伏功率预测模型和方法的优缺点，并详细介绍了本文所采用的方法及实验过程。与传统方法不同，本研究选择了一种不依赖于实测或模拟太阳辐照度的预测方法。

人工神经网络（ANN）作为一种高效的光伏功率预测方法被应用于本研究中。本研究的最大贡献在于寻求太阳能光伏板的实际功率输出与环境参数之间的关联性。

为此，本文提出了一种基于多种气象数据的新型光伏功率预测模型，以期获得更准确的预测结果。

模型构建与验证：

利用历史气象数据和光伏系统的小时发电量，通过训练BP神经网络来建立模型。2. 将目标日期的天气数据作为BP神经网络的输入变量，预测光伏系统的小时功率输出。3. 通过分析预测值与实测值之间的平均绝对百分比误差，验证了该方法的有效性。

结论：

本研究提出的基于BP神经网络的光伏功率预测模型，能够有效地利用气象数据预测光伏系统的功率输出，为光伏系统的优化运行和电力系统的稳定性提供参考。