基于BP-ANN和出力波动特性的光伏系统短期功率预测模型.docx

基于BP-ANN和出力波动特性的光伏系统短期功率预测模型
基于BP-ANN和出力波动特性的光伏系统短期功率预测模型
摘要：
光伏系统的短期功率预测对于光伏电站的运行和管理具有重要的意义。本文提出一种基于BP-ANN（反向传播神经网络）和出力波动特性的光伏系统短期功率预测模型。首先，使用BP-ANN建立起光伏系统的功率预测模型，该模型能够根据历史数据学习到光伏系统的非线性特性。然后，通过分析光伏系统的出力波动特性，将系统预测误差与出力波动程度进行比较，从而优化模型的预测性能。实验结果表明，该模型具有较高的预测准确度和稳定性，能够有效预测光伏系统的短期功率，为光伏电站的运行和管理提供了有力的支持。
关键词：光伏系统；功率预测；BP-ANN；出力波动特性
1.引言
光伏系统作为一种清洁的可再生能源发电方式，受到越来越多的关注。然而，由于受到天气和环境的影响，光伏系统的功率产生具有明显的波动性，这给光伏电站的运行和管理带来了挑战。为了更好地掌握光伏系统的运行状态，短期功率预测成为一种重要的方法。
2.BP-ANN模型
BP-ANN模型是一种经典的神经网络模型，具有强大的学习和逼近能力。本文利用BP-ANN模型建立光伏系统的功率预测模型，通过输入历史的光伏系统出力数据，输出预测的光伏系统功率。
2.1BP-ANN模型结构
BP-ANN模型由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收历史的光伏系统出力数据作为模型的输入，隐藏层通过非线性函数将输入映射到一个更高维的空间，输出层将隐藏层的输出映射到预测的光伏系统功率。
2.2BP-ANN模型训练
BP-ANN模型的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个步骤。前向传播时，输入数据通过网络传递到输出层，同时计算网络的输出，然后计算预测误差。反向传播时，误差通过网络反向传播，调整网络的权值和阈值，以减小误差，最终达到模型的优化目标。
3.出力波动特性分析
光伏系统的出力波动具有周期性和随机性两个特点。周期性波动主要受到太阳辐射和时段等因素的影响，而随机性波动主要受到天气变化和环境条件的影响。通过分析光伏系统的出力波动特性，可以提取出一些有用的特征，从而优化功率预测模型。
4.光伏系统短期功率预测模型
在光伏系统的功率预测模型中，将BP-ANN模型与出力波动特性相结合，可以提高预测精度和稳定性。具体而言，通过提取出力波动的特征参数，如周期和幅度，作为输入的一部分，可以在BP-ANN模型中引入这些特征，以更好地反映光伏系统的出力波动情况，从而提高预测效果。
5.实验结果分析
本文使用实际光伏系统的出力数据进行实验，比较了基于BP-ANN模型和基于BP-ANN与出力波动特性相结合的模型的预测效果。实验结果表明，基于BP-ANN与出力波动特性相结合的模型相对于传统的BP-ANN模型具有更高的预测准确度和稳定性，能够更好地预测光伏系统的短期功率。
6.结论
本文提出了一种基于BP-ANN模型和出力波动特性的光伏系统短期功率预测模型，通过分析光伏系统的出力波动特性，将特征参数引入到BP-ANN模型中，提高了预测的准确度和稳定性。实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和稳定性，为光伏电站的运行和管理提供了有力的支持。
参考文献：
[1]AhamedNU,AliMS,MasoumAS.Artificialneuralnetwork-basedphotovoltaicmodelforshort-termoutputforecasting[J].IETRenewablePowerGeneration,2011,5(5):383-398.
[2]SanthanamPK,IniyavanT,SharmaR,etal.Areviewofphotovoltaicmodulemodels[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2015,49:832-847.
[3]ZhouW,ZhangC,LinZ,etal.Short-termphotovoltaicpowerforecastingbasedonhybridBPandElmannetwork[J].EnergyConversionandManagement,2012,62:39-49.