BP神经网络在光伏功率预测中的波动性优势

BP神经网络在预测时对波动性的特点是相对较为稳健。虽然在功率值出现突变时，BP神经网络也会依照之前学习到的变化趋势进行光伏功率值的预测，但它具有更强的适应能力，能够通过不断的反向传播调整权重和偏置，从而更好地'捕捉'到这种突变的变化趋势，预测误差相对较小。因此，在波动性较强的情况下，BP神经网络比LSTM网络更适合用于光伏功率预测。