光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式,在全球范围内得到了广泛的关注和应用.然而,由于气象条件的复杂性和不确定性,光伏发电的功率波动较大,给电网系统的稳定运行带来了一定的挑战.因此,提高光伏发电预测精度对于保障电网系统的安全和稳定具有重要意义.为了实现这一目标,提出了一种基于HPO-BP神经网络的预测模型.首先,利用灰色关联度和高斯混合模型相结合的方法,筛选出与光伏发电功率相关性较高的气象因素,从而构建出更加准确的预测模型.其次,针对BP神经网络的参数较多、易陷入局部最优等问题,采用了HPO技术对BP神经网络的参数进行优化,提高了预测精度和收敛速度.最后,通过实验验证了模型的优越性.经过测试,HPO-BP神经网络预报模式显著优于传统光伏发电预报模式,其准确性、泛化性以及其他特性都远超过传统模型,从而使得供电系统的安全、可靠度获得了更大的保障.
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