基于PSO--BP神经网络的光伏发电功率预测

目录

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摘要

1引言

1．1研究背景

1．2光伏发电功率预测的意义

1．3光伏功率预测方法研究现状

1．3．1国内外光伏发电的研究现状

1．3．2光伏发电功率预测的研究现状

1．4论文的主要研究内容

2光伏发电特性以及功率影响因素

2．1光伏发电的原理

2．2光伏发电的输出特性

2．3光伏发电的影响因素

2．3．1太阳辐射强度

2．3．2大气温度

2．3．3灰尘遮挡

2．3．4风速

2．3．5光伏阵列的倾斜角度

2．4本章小结

3人工神经网络与算法基础

3．1人工神经网络

3．1．1人工神经网络原理

3．1．2人工神经网络的特征

3．2BP神经网络

3．2．1传统BP神经网络原理和结构

3．2．2BP神经网络的改进

3．3粒子群算法

3．3．1粒子群算法的基本原理

3．2．2粒子群算法的权重改进

3．4PSO-BP算法

3．5本章小结

4基于PSO-BP算法的光伏发电功率预测与仿真分析

4．1光伏发电功率预测算法模型的构建

4．1．1原始数据的甄选和归一化

4．1．2基准日的选择

4．1．3节点和神经元个数的选择

4．1．4PSO-BP算法的改进和预测模型的建立

4．2光伏发电功率预测的仿真结果及误差分析

4．2．1使用BP神经网络的光伏功率预测

4．2．2使用PSO-BP算法对光伏功率的预测和误差分析

4．3本章小结

5结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文