【摘 要】
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针对光伏并网发电系统发电量的不稳定性对电网的冲击和污染,分析了光伏发电的影响因素,建立了基于改进的BP神经网络的发电量预测模型。该模型采用Fletcher-Reeves共轭梯度算
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助重点项目(11D10301);金太阳示范工程基金资助项目
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针对光伏并网发电系统发电量的不稳定性对电网的冲击和污染,分析了光伏发电的影响因素,建立了基于改进的BP神经网络的发电量预测模型。该模型采用Fletcher-Reeves共轭梯度算法,克服了传统BP神经网络算法收敛较慢的缺点,在保持训练过程稳定的前提下,具有更快的学习速率。结合光伏发电的历史数据和当天天气情况,对该模型进行训练、测试和评估,并应用于光伏系统发电量的预测中。结果表明,该模型具有较高的精度,提高了光伏并网发电的安全和稳定性。
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