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基于Elman神经网络的短期光伏功率预测模型研究的开题报告
一、研究背景与研究意义
随着近几年来环保意识的增强，清洁能源逐渐成为了人们瞩目的焦点，光伏发电作为一种重要的清洁能源，应用越来越广泛。光伏功率是指单位时间光伏电池组转换的光能电能的能量，光伏功率的预测对于实际生产和管理具有重要意义。光伏发电的功率受到气象因素、设备状态、太阳能辐射照度和温度等各种因素的影响，这使得光伏发电的功率预测变得困难而复杂，因此，开展光伏短期功率预测研究具有重要的现实意义。
作为一个基于序列数据的预测问题，光伏功率预测具有一定的难度，目前常用的预测模型多为基于机器学习算法的模型，近年来深度学习技术的兴起为此类问题的解决提供了新的思路。Elman神经网络是一种广泛应用于序列预测问题的神经网络模型，具有记忆功能，能够学习序列数据之间的相互依赖关系，这在光伏功率预测中也有很大的应用潜力。
本研究旨在提出一种基于Elman神经网络的光伏短期功率预测模型，以提高光伏发电功率的预测精度，实现对光伏发电的最优化管理，促进清洁能源的发展。
二、研究内容和研究方法
本研究将使用光伏发电基本性能参数和气象数据作为输入数据，建立基于Elman神经网络的光伏发电功率预测模型，并对该模型进行详细的分析和验证。
具体研究内容包括：
1.分析光伏发电功率的影响因素，确定需要收集的数据类型和数据时序；
2.设计基于Elman神经网络的光伏短期功率预测模型；
3.对数据进行预处理和特征提取，将数据分成训练集和测试集；
4.训练Elman神经网络模型，并对模型进行优化调参；
5.进行模型评估和实验验证，比较该模型与其他经典神经网络模型在光伏短期功率预测上的预测精度和时间效率。
研究方法主要包括数据采集分析、数据预处理、特征提取、Elman神经网络模型设计、模型训练和测试评估等。
三、预期成果
1.设计并实现了一种基于Elman神经网络的光伏短期功率预测模型；
2.研究各项影响因素对于光伏发电的影响，并分析其特点和规律；
3.对该模型进行实验验证，比较其预测精度和时间效率；
4.为光伏发电的管理和运维提供参考和建议。
四、研究计划
1.第一学期：收集光伏发电和气象数据，分析数据特点，设计Elman神经网络模型；
2.第二学期：对数据进行预处理和特征提取，构建训练集和测试集进行模型训练；
3.第三学期：对模型进行优化调参，并进行预测实验验证；
4.第四学期：分析实验结果，撰写论文并进行修改、完善。
五、参考文献
[1]胡学龙.基于BP神经网络的光伏短期功率预测[J].风力发电,2017,1(1):25-29.
[2]赵建财.基于时间序列的光伏发电短期功率预测研究[J].新能源,2019,36(3):80-84.
[3]李敏,丁立国,瞿冰,邓雄飞.基于深度学习的光伏功率预测[J].电力系统保护与控制,2020,48(10):108-113.