BP神经网络驱动的光伏发电预测模型：高精度与应用潜力

随着社会进步和环境问题日益突出，传统的化石能源逐渐面临枯竭危机，促使各国寻求可持续发展的新能源替代方案。在这个背景下，太阳能作为一种清洁且无限的可再生能源，受到了全球范围内的广泛关注。光伏发电系统因其灵活性和环保特性，成为电力供应的重要补充。准确预测光伏系统的发电量对于电力调度、节能减排以及大规模应用的推广具有重要意义。 本篇毕业论文主要探讨了如何利用BP神经网络建立一种高效能的光伏发电量预测模型。BP（Back Propagation）神经网络以其强大的非线性映射能力，适于处理复杂的输入输出关系。研究者选取杭州电子科技大学光伏发电微网实验室提供的历史气象数据和实际发电量作为输入，这些数据包括温度、光照强度等关键气象参数与对应发电量之间的关联。 为了应对数据量有限的问题，论文采取了模块化策略。首先，根据季节性差异，将模型划分为春、夏、秋、冬四个子模型，分别针对不同气候条件下可能影响发电量的因素。然后，进一步细化为晴天、云天和雨天这三个子模型，考虑到天气变化对光伏发电量的影响。这样，通过细致的分类和训练，提高了预测模型的针对性和准确性。 以2010年10月的数据为例，作者使用前一天的发电量和当天的温度和光照强度作为输入，训练BP神经网络。经过模型训练、测试和评估，结果显示该预测模型具有较高的预测精度，为实际发电量的估算提供了可靠的参考。论文最后设想了一个实际应用场景，即在杭州电子科技大学下沙校区广泛安装太阳能电池板，基于预测模型计算每日总发电量，旨在推动校园内清洁能源的应用和能源效率的提升。 关键词：光伏发电量预测、气象因子、BP神经网络、模块化方法。这一研究不仅有助于优化电力系统管理，也为太阳能光伏发电系统的普及和经济效益最大化提供了科学依据。通过结合先进的数据分析技术与实际应用需求，论文为可再生能源领域的发展贡献了新的视角和方法。