【摘 要】
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为了较准确地预测光伏发电系统的发电功率，建立了动态神经网络预测模型。该模型采用有外部输入的非线性自回归神经网络（NARX）结构，考虑太阳能辐射量和电池板温度对光伏发电功率的
【机 构】
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中山大学物理科学与工程技术学院,天宝电子（惠州）有限公司
【基金项目】
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广东省科技计划(2013B010405009);珠海市战略性新兴产业重大专项(2014D0601990002);广东省产学研合作项目(2014B090903009)
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为了较准确地预测光伏发电系统的发电功率，建立了动态神经网络预测模型。该模型采用有外部输入的非线性自回归神经网络（NARX）结构，考虑太阳能辐射量和电池板温度对光伏发电功率的影响，利用NARX神经网络强大的非线性映射和泛化能力，进行了发电功率的预测。结果表明，利用NARX神经网络预测光伏发电功率是可行的，并且与传统BP神经网络相比，具有良好的适应性和预测精度。
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