光伏功率预测BPNN模型

亚热带气候高精度

面向亚热带多云高湿气候，利用天气分类与神经网络耦合，实现对屋顶光伏发电量的精准预测。

Miao, Yijia · Stephen Siu Yu, Lau · Kenneth Kin Nang, Lo · 宋晔皓 · Hongzhan, Lai · Jin, Zhang · Yiqi, Tao · 范悦

Solar Energy 2023

参数信息

决定系数

>0.95 R²

技术优势

预测精度高

BP神经网络模型预测的光伏发电量与模拟值的决定系数R²超过0.95，验证了模型可靠性。

适配复杂天气

模型集成天气分类方法，能够区分晴天、多云和雨天等不同天气条件对光伏出力的影响。

支持实时预测

系统为设计者和业主提供了可靠、用户友好且实时的光伏发电预测工具。

应用场景

• 光伏电站运维：运维人员可用该工具实时预测光伏出力，提前安排检修和调度。
• 能源管理系统：能源管理系统可集成预测结果，优化储能充放电策略。
• 光伏系统设计：设计阶段可利用模型评估不同天气下的发电性能，辅助系统选型。
• 智能电网调度：电网调度可依据预测结果平衡光伏波动，提升电网稳定性。