基于改进神经网络的光伏发电功率短期预测方法研究.docx

基于改进神经网络的光伏发电功率短期预测方法研究
标题：基于改进神经网络的光伏发电功率短期预测方法研究
摘要：
随着可再生能源在发电行业中的应用日益增多，光伏发电作为最为成熟的可再生能源之一，其发电功率的准确预测对于电网调度和能源管理具有重要意义。然而，由于光伏发电的特殊性，其功率受到气象因素、季节变化等多种因素的影响，使得其短期预测存在一定的困难。本文基于改进神经网络，通过优化网络结构和算法，提出了一种用于光伏发电功率短期预测的新方法。
关键词：光伏发电，功率预测，神经网络，短期预测，优化
一、引言
光伏发电是利用太阳能光电效应发电的一种可再生能源利用技术，其具有环保、资源丰富等优势，逐渐成为未来能源发展的重要方向。准确预测光伏发电功率可以帮助电网运营商合理调度电力资源，进一步提高能源利用效率和电网运行的稳定性。
二、相关工作
目前，光伏发电功率预测研究主要有传统时间序列方法和基于机器学习的方法两种。然而，传统时间序列方法在元素选择和多因素考虑上存在一定的局限性，而基于机器学习的方法则可以通过建立更为复杂的模型来充分考虑多种因素的影响。
三、改进神经网络
为了提高光伏发电功率的预测准确性，本文提出了一种改进神经网络方法。首先，利用数据预处理技术对原始数据进行清洗和处理，并进行特征提取，以减少数据的噪声和冗余信息。其次，通过引入自适应学习率和动量参数，对传统的BP神经网络进行改进，以提高模型的收敛速度和预测性能。此外，引入正则化方法对网络进行正则化处理，以防止过拟合现象的发生。
四、实验与结果分析
本文选取了某光伏发电站的实测数据作为实验数据集，将提出的改进神经网络模型与传统BP神经网络模型进行对比分析。实验结果表明，改进神经网络在光伏发电功率预测方面具备更高的准确性和鲁棒性，相较于传统BP神经网络，在预测误差和波动性上均取得了显著改善。
五、总结与展望
本文提出了一种基于改进神经网络的光伏发电功率短期预测方法，并通过实验验证了其有效性和可行性。与传统方法相比，该方法具备更好的预测性能和稳定性。未来的研究方向可以进一步优化网络结构和算法，完善模型的泛化能力和实用性，提高预测准确度，为光伏发电行业的发展和智能电网构建提供更多有益的参考。
参考文献：
[1]YounesM,MekhilefS,OdehM,etal.Acomprehensivesurveyofpowerforecastingforrenewableenergyresources:Models,algorithmsandsystems[J].RenewEnergy,2018,124:733-749.
[2]JiangH,MaY,ZhaoH,etal.Animprovedshort-termphotovoltaicpowerforecastingmethodbasedonstackedautoencoderandextremelearningmachine[J].Energy,2020,201:117795.
[3]HaoJ,LiF,HanY,etal.AnovelhybridmodelcombiningadaptiveEMD-HSA-LSTMandNR-LSTMforaccuratePVpowershort-termforecasting[J].ApplEnergy,2021,289:116731.