研究目的
提出一种高效的人工神经网络（ANN）模型，通过研究不同学习算法和训练数据集来实现光伏发电功率的精准日前预测。
研究成果
采用LM学习算法、输入包含历史气象变量、光伏发电量及时间戳的ANN模型，在计算量较小的情况下提供了最精确的预测结果，其性能优于持续性模型。
研究不足
该研究的局限性在于部分学习算法的计算需求，以及约旦太阳能光伏系统所处的特定地理和气候条件。
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人工神经网络学习算法与训练数据集在太阳能光伏发电预测中的评估
DOI：10.3389/fenrg.2019.00130
期刊：Frontiers in Energy Research
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
准确预测太阳能光伏（PV）发电量对于有效控制和管理电网至关重要。本研究旨在提出一种高效的人工神经网络（ANN）模型，通过研究10种不同学习算法（即调整ANN内部参数以有效映射输入与输出的不同方式）和23组不同训练数据集（即实时气象变量与光伏发电数据的不同组合），实现计算耗时短且精准的日前发电量预测。重点考察历史风速、环境温度、全球太阳辐射、光伏发电量及年度时间戳等不同组合间的相关性，以构建高效的光伏发电预测模型。研究对象为约旦一座231千瓦交流并网光伏系统。研究发现：输入完整历史气象变量、光伏发电量及年度时间戳，并采用Levenberg-Marquardt（LM）学习算法的ANN模型，在计算成本较低的情况下提供了最精确的预测结果——相比文献中的持续性预测模型，其均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R2）性能指标分别提升了15%、1%和5%。
作者：
Sameer Al-Dahidi，Osama Ayadi，Jehad Adeeb，Mohamed Louzazni
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