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基于提升小波-BP神经网络的光伏阵列短期功率预测
光伏阵列短期功率预测是光伏发电系统运行和管理中的重要问题之一。准确预测光伏阵列的短期功率波动可以帮助优化电力系统调度、实现最大化发电效益以及提高电力系统的稳定性和可靠性。针对这一问题，本文提出了一种基于提升小波-BP神经网络的光伏阵列短期功率预测方法。
首先，本文介绍了光伏发电系统的基本原理和光伏阵列功率的影响因素。光伏发电系统是利用太阳能将光能转化为电能的一种可再生能源发电系统。光伏阵列中的每个光伏组件都会受到天气条件、太阳辐射强度、温度等因素的影响，从而导致光伏阵列的输出功率波动。
接着，本文详细介绍了小波分析和BP神经网络的基本原理。小波分析是一种时频分析方法，可以对非平稳信号进行分析。通过对光伏阵列功率信号进行小波分解和重构，可以提取出不同频率的信号成分。而BP神经网络是一种常用的人工神经网络方法，可以用于非线性拟合和预测。通过训练一个BP神经网络，可以利用输入信号的特征和输出信号的关系进行预测。
接下来，本文提出了基于提升小波-BP神经网络的光伏阵列短期功率预测方法。首先，对光伏阵列功率信号进行小波分解，得到不同时间尺度上的功率信号。然后，利用提升方法对小波分解得到的各个尺度上的功率信号进行预测。最后，将各个尺度上的预测结果通过BP神经网络进行集成，得到最终的光伏阵列短期功率预测结果。
为了验证提出的方法的有效性，本文使用了光伏阵列功率数据进行实验。实验结果表明，基于提升小波-BP神经网络的光伏阵列短期功率预测方法相比于传统的预测方法具有更好的预测精度和稳定性。该方法能够准确预测光伏阵列的功率波动，有助于提高光伏发电系统的功率调度和运行管理效果。
最后，本文总结了基于提升小波-BP神经网络的光伏阵列短期功率预测方法的优势和不足之处，并对未来可能的改进方向进行了展望。虽然该方法在光伏阵列短期功率预测方面取得了一定的成果，但还有一些问题需要进一步研究和解决，比如如何进一步提高预测精度、如何减少模型的计算复杂度等。
综上所述，基于提升小波-BP神经网络的光伏阵列短期功率预测方法在光伏发电系统中具有重要的应用价值。通过对光伏阵列功率信号的小波分析和BP神经网络的训练，该方法能够准确预测光伏阵列的短期功率波动，并为光伏发电系统的运行和管理提供有力支持。