实现光伏预测PV BP

资 源 简 介

实现光伏预测PV BP

详 情 说 明

光伏出力预测是新能源并网和电力调度的重要环节。基于BP神经网络的预测方法能够有效处理天气因素与光伏出力之间的非线性关系。

核心实现思路可分为数据准备、模型构建和预测输出三个阶段：

数据准备阶段 需要收集历史光伏出力数据和对应的天气指标，包括温度、辐照度、湿度等关键气象参数。数据需进行归一化处理，消除不同量纲的影响。

模型构建阶段 采用三层BP神经网络结构： 输入层：当天光伏出力数据+天气特征+预测日气象数据 隐含层：通过试验确定最优节点数 输出层：预测的下一天光伏出力值

预测应用阶段 训练完成的模型接收实时天气预报数据，结合当前光伏出力情况，输出未来24小时的光伏发电功率预测曲线。

该方法通过神经网络的自学习能力，能够自动提取天气特征与光伏出力之间的复杂映射关系，相比传统统计方法具有更好的适应性。实际应用中还需考虑季节变化因素，可能需要建立分季节的预测模型以提高精度。