基于BP神经网络的甘肃20MW光伏电站发电量预测及电力系统影响评估

本文以中国甘肃省一座20MW光伏电站为案例，深入研究光伏发电量预测及其对电力系统的影响。我们采用BP神经网络模型构建光伏发电量预测模型，并以此为基础评估该光伏电站对甘肃电力系统月度电力平衡的影响。

研究结果表明，基于BP神经网络的预测模型能够准确地预测光伏电站的发电量，预测曲线与实测曲线高度吻合。这一结果验证了该预测方法的可行性和有效性，为光伏发电并网及电力系统规划提供了可靠的技术支持。

本案例研究的主要内容包括：

光伏发电量预测模型的构建: 采用BP神经网络方法建立光伏发电量预测模型，并利用历史气象数据和光伏电站运行数据对模型进行训练和验证。2. 预测结果分析: 将预测曲线与实测曲线进行对比分析，评估模型的预测精度和可靠性。3. 电力系统影响评估: 基于预测的光伏发电量数据，分析该光伏电站对甘肃电力系统月度电力平衡的影响，包括对峰谷差、系统稳定性等方面的影响。

本研究成果可为光伏发电的预测和管理提供参考，并有助于优化电力系统规划和运行，提高电力系统的可靠性和经济效益。