基于GA-BP光伏预测算法小型太阳能发电系统设计

作     者：刘元博 王英立 张薇 LIU Yuan-bo;WHANG Ying-li;ZHANG Wei

作者机构：哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨150080 

基　　金：黑龙江省大学生创新创业训练计划项目(No.201910214056) 

出 版 物：《传感器世界》 (Sensor World)

年 卷 期：2020年第26卷第7期

页      码：38-42页

摘      要：光伏发电输出功率受多种外界环境因素影响,存在着发电功率随机性和产能过剩的问题。针对这一问题,在分析传统BP神经网络的基础上提出了基于遗传算法优化BP(Back Propagation)神经网络的光伏预测模型。对温度、风速、压强、湿度和太阳辐射强度数据进行归纳分析,运用Matlab神经网络和遗传算法工具箱建立了基于GA-BP光伏预测算法的发电模型,并通过大量数据对算法进行训练,使得预测值与实际值误差达到最小,最后通过电路的实物搭建对该方法进行验证。该方法能提高对太阳能的利用率,同时为国家大型发电站并网问题提供参考。

主 题 词：光伏发电 神经网络 遗传算法 功率预测 

学科分类：080703[080703] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.16204/j.cnki.sw.2020.07.006

馆 藏 号：203969147...