基于Spiking神经网络的光伏系统发电功率预测方法

摘要

本发明公开一种基于Spiking神经网络的光伏系统发电功率预测方法。本发明方法包括以下步骤：1)通过计算并排序欧氏距离(Euclidean distance)的方法确定各种天气类型下预测日的相似日集合；2)采用Time‑to‑first‑Spike方法将模拟量数据转换成相应的脉冲时间数据；3)利用Spiking神经网络(Spiking Neural Network,SNN)对转换后的时间样本进行建模预测。本发明提供的方法有效地提高了预测精度，能够较好地解决光伏系统发电功率预测问题。