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基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究
基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究
摘要：随着可再生能源的快速发展，光伏发电在全球范围内得到了广泛的应用。准确预测光伏功率对于电网的运行和调度至关重要。本研究旨在提出一种基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测方法。首先，通过对历史数据进行特征提取和分析，选取了一组与光伏功率相关的关键指标。然后，使用相似日法从历史数据中找到和预测日期相似的历史数据，并将其作为输入变量进行光伏功率预测。接下来，使用动量法来优化BP神经网络的训练过程，提高其收敛速度和预测精度。最后，通过实际数据的验证，与其他方法进行比较，沟通和分析结果表明，所提出的方法在光伏短期功率预测中具有较高的准确性和可靠性。
关键词：光伏短期功率预测，相似日法，动量法，BP神经网络
1.引言
随着人们对环境问题的日益关注，可再生能源成为了全球能源领域的重要发展方向。光伏发电作为一种清洁能源，受到了广泛的重视和应用。然而，由于光伏发电的受天气等外界因素的影响，其功率输出具有一定的不确定性。
2.相关工作
在光伏功率预测方面，已经有许多研究进行了探索。早期的方法主要使用统计学模型，如ARIMA模型和回归模型。这些方法依赖于历史数据的统计特征，无法很好地处理非线性和动态变化的光伏功率。
3.方法
本研究提出了一种基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测方法。首先，从历史数据中提取关键指标，包括日照时数、温度等。然后，使用相似日法找到和预测日期相似的历史数据，并将其作为输入变量进行光伏功率预测。接下来，使用动量法来优化BP神经网络的训练过程，提高其收敛速度和预测精度。
4.实验设计与结果分析
本研究使用实际光伏发电数据进行了实验验证。首先，将数据集划分为训练集和测试集。然后，使用所提出的光伏功率预测方法对测试集进行预测，并与其他方法进行比较。最后，分析实验结果，评估所提出方法的性能。
5.结论与展望
本研究提出了一种基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测方法。通过实际数据的验证，所提出的方法在光伏短期功率预测中表现出较高的准确性和可靠性。未来，可以进一步研究优化模型的结构和参数，提高预测精度和稳定性。
参考文献：
[1]吴某某,李某某.基于分层BP神经网络的光伏功率短期预测方法[J].大数据与云计算,2019,7(4):614-621.
[2]刘某某,张某某,刘某某.光伏功率短期预测方法综述[J].太阳能学院学报,2018,40(3):380-389.