研究目的
利用广义回归（GR）和反向传播（BP）神经网络预测方法对光伏电站的发电功率进行预测，并比较这两种模型的有效性。
研究成果
研究发现，BP神经网络预测方法在光伏发电预测方面比GR方法具有更好的预测效果。两种模型对电力系统调度和协调运行都具有重要意义，其中BP神经网络更适合精确预测控制，而GR方法更适合大数据组处理。
研究不足
该研究未提及实验设置或数据分析方法中的具体技术限制或优化领域。
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基于广义回归与反向传播神经网络的光伏发电预测
DOI：10.1016/j.egypro.2018.09.173
期刊：Energy Procedia
出版年份：2018
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
本研究基于广义回归（GR）与反向传播（BP）神经网络预测方法，对光伏电站发电功率进行预测。首先采用皮尔逊相关系数法分析气象因素，区分复杂气象因子与光伏功率输出的关联程度，筛选出辐照度与电池温度作为关键影响变量。其次依据特定分类标准对天气状况进行划分，随后分别运用GR与BP神经网络预测方法建立模型，其相对误差均在可接受范围内。前者模型操作更便捷，后者模型具有更优的非线性拟合能力。通过对比分析两个模型的预测结果发现：在光伏发电预测方面，BP神经网络预测方法的精度优于GR方法。本研究成果不仅能为微电网与光伏电力的优化调度提供重要依据，对微电网的能量管理及分层控制也具有重要参考价值。
作者：
Jiaqi Zhong，Luyao Liu，Qie Sun，Xinyu Wang
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