改进神经网络在光伏发电功率短期预测中的应用研究

"该文档是关于人工智能在基于改进神经网络的光伏发电功率短期预测研究的学术论文。文中探讨了全球能源产业的变化以及光伏发电技术的发展，强调了光伏发电功率预测对于提高电站利用率和电网稳定运行的重要性。作者深入研究了光伏并网系统的建模和控制，分析了影响光伏功率输出的关键因素，并提出了结合粒子群优化算法和神经网络的预测方法，以提升预测精度。通过模拟和实际工程应用，验证了该预测模型和算法的有效性和工程推广价值。" 这篇论文主要涉及以下几个核心知识点： 1. 光伏发电技术：光伏发电是利用太阳能电池将太阳光转化为电能的一种清洁能源方式，由于其环保、便捷等优点，近年来在全球范围内得到了快速发展。 2. 光伏功率的随机性和不确定性：光伏系统的输出功率受到多种环境因素如光照强度、温度、湿度等的影响，导致其功率输出呈现出显著的随机性和不确定性。这在大规模光伏并网后，对电网稳定性和调度管理带来了挑战。 3. 光伏并网建模与控制：为了有效预测和管理光伏发电，需要建立准确的光伏并网模型，理解能量转换过程，并设计相应的控制策略，以确保系统稳定运行。 4. 影响因子分析：通过对历史数据的分析，研究了日类型、辐射强度、湿度和温度等关键因素如何影响光伏功率输出，揭示了这些因素之间的内在关系。 5. 预测模型与算法：论文提出了一种结合粒子群优化算法和神经网络的组合预测方法，粒子群优化用于参数优化，神经网络用于建立预测模型，以提高短期光伏发电功率预测的准确性。 6. 模拟与实际应用验证：通过模拟实验和实际工程案例，证明了提出的预测模型和算法能够准确预测光伏发电功率，且预测结果与实际运行情况高度一致，具有较高的工程应用价值。 7. 提高光伏电站利用率和电网安全：精准的光伏发电功率预测有助于电网调度，可以提前调整电力供需平衡，从而提高光伏电站的利用率，保障电网的安全稳定运行。 该研究通过集成优化算法和神经网络，为光伏发电功率预测提供了一种有效的解决方案，对于推动光伏发电的广泛应用和提升电网管理水平具有重要意义。