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隨著人類社會不斷的進步，我們對于能源的需求越來越大，但是常規能源如：煤炭，石油，天然氣等卻越來越少。太陽能作為一種取之不盡的清潔能源越來越受到重視。目前，光伏并網發電是利用太陽能的一種有效方法，但是光伏發電系統容易受到太陽輻射強度，當地風速和周邊環境溫度的影響，導致輸f出功率具有隨機性，給電網部門安排光伏發電和常規電源造成巨大的困難。因此為了降低光伏發電量的不確性，對光伏發電系統輸出功率進行預測就具有深遠的現實意義。近年來，光伏發電量預測方法主要是直接或間接的基于歷史數據作為各種模型的輸入，然后通過模型來預測輸出功率。比較常用的預測模型有傳統BP神經網絡，但是BP網絡學習算法收斂慢和容易陷入局部最優的不足會導致預測精度不高。還有利用相似日模型，基于日歷史數據趨勢對未來日光伏發電功率進行預測，但該算法只適用于對短期的光伏發電功率預測。也有利用支持向量機（SVM）網絡和Elman反饋神經網絡把光伏發電的歷史數據和天氣數據作統一作為訓練樣本，從而構建了光伏發電系統發電功率預測模型，得到了相對較好的預測精度。因此，為了得到更高的預測精度，文中基于Leakv-ESN具有訓練萬法簡單，預測精度高的優點，利用其對光伏發電系統輸出功率進行預測。
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