建筑光伏系统发电功率短期预测方法研究

摘要

为降低光伏系统发电功率的预测误差,增强预测结果的精准度,文章对建筑光伏系统发电功率短期预测方法研究,进行数据采集及校正,建立归一化预测矩阵,以此为基础,构建BP神经网络预测模型,以Mallat重构处理实现发电功率的短期预测。最终预测结果表明:与传统多时间尺度预测组和传统分布式光伏预测组相比,神经网络光伏预测组最终得出的预测误差相对较小,且均控制在0.15以下,表明其对系统的预测效果更佳,具有实际应用价值。