摘要
面向大型综合交通枢纽供电的光伏发电时间跨度较大,导致传统方法预测发电量的准确率较低.因此,提出面向大型综合交通枢纽供电的太阳能光伏发电量预测研究.首先获取影响太阳能光伏发电量的气象因素,如光照和温度等,并将其经过预处理后作为预测模型的输入特征参数.其次构建一个BP神经网络模型,将历史气象数据与历史大型综合交通枢纽供电数据输入到模型中,进行学习训练得到面向大型综合交通枢纽供电的太阳能光伏发电量的预测结果.实验结果表明,设计方法预测的发电量与实际发电量之间的拟合度高达0.978,预测性能优越.
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