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通過實測光伏電站所在區域主要氣象參數和光伏電站電氣參數， 應用 BP神經網絡算法建立光伏電站數學模型， 形成預測樣本數據庫， 不斷與歷史數據、歷史曲線、歷史預測結果進行對比與改進， 以實現較小的誤差預測。光伏電站光功率及發電量預測， 有利于提高電網接納光伏發電的能力， 促進電網對不穩定可再生能源的接納和消化。
基于 BP神經網絡建立模型
BP神經網絡是基于誤差反向傳播算法的人工神經網絡， 它隨著數據信息的不斷變化， 可進行自我學習改進， 完成正向誤差傳播和反向誤差傳播。數據每經一次處理， 神經網絡就可完成一次自我學習， 不斷完成教學修正， 自動對各數據計算權重值進行調整優化， 直至數據處理結果和實際測量接近， 并不斷進行神經網絡的學習訓練。并網型光伏電站光功率及發電量預測的 BP神經網絡模型結構如圖 1所示。
在實際預測中， 光伏電站自有的微觀氣象系統提供了訓練神經網絡的氣象參數， 并實時讀取電氣參數， 神經網絡不斷對預測發電量值與實測發電量值進行比較、網絡學習訓練、誤差修正， 形成多種類型的預測樣本， 并不斷優化預測樣本。
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