科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
依据吕梁市光伏电站的历史发电数据和历史气象数据,使用BP神经网络建立了光伏电站发电量预测模型。模型一的输入变量为天气类型、最高温度、最低温度和前一日的发电量,模型二的输入变量为天气类型、最高温度、最低温度和相似日的发电量。使用预测模型预测了2021年5月10日至16日连续7天的发电量。其中模型一的平均绝对百分误差为28.89%,模型二的平均绝对百分误差为16.39%。通过对比发现,使用相似日发电量作为神经网络模型的输入变量可显著提高预测精度。
-
单位吕梁学院
