BP神经网络在光伏发电MPPT中的应用
基于神经网络的光伏电池性能预测和优化研究
基于神经网络的光伏电池性能预测和优化研究随着全球能源需求的日益增长，对新能源的研究也愈发重要。
而光伏电池作为一种环保、可再生、无噪音污染的新能源，得到了广泛的关注与研究。
然而，光伏电池的性能预测和优化一直是一个棘手的问题。
本文将讨论基于神经网络的光伏电池性能预测和优化研究。
一、光伏电池原理与现状光伏电池是将太阳能转化为电能的一种设备。
它由多个太阳能电池电子器件组成，这些器件可将太阳光直接转化为直流电能。
在不同的条件下，光伏电池的性能是不同的。
因此，对光伏电池的性能预测和优化是非常必要的。
目前，光伏电池的性能预测和优化主要有一下几种方法：二、传统的光伏电池性能预测和优化方法1.理论计算方法理论计算方法是一种基于物理模型的传统光伏电池性能预测方法。
它主要通过数学模型来描述光伏电池器件的物理和电学性质，在此基础上建立起数学方程，从而计算光伏电池的性能。
然而，由于制造过程和材料本身的复杂性，理论计算方法的计算结果不能完全准确地反映现场的实际情况。
2.实验研究方法实验研究方法是一种基于实验数据的传统光伏电池性能预测方法。
通常，这种方法需要用专门的设备和工具对光伏电池进行测试，以获得电池的性能参数，并根据实验数据来分析参数的变化规律和效应。
然而，实验研究方法的局限性在于，它只能提供一些局部的性能参数，并不能全面反映整个系统的性能。
三、基于神经网络的光伏电池性能预测和优化方法神经网络是一种模拟人体大脑的计算模型，其通过仿真神经网络上的神经元进行信号处理，从而得到输出数据。
在光伏电池的研究中，神经网络被广泛使用于性能预测和优化的相关领域。
其可以通过大量数据的训练得到光伏电池的性能参数，并根据实际的输入数据来预测光伏电池的性能。
目前，有两种基于神经网络的光伏电池性能预测和优化方法，分别是BP神经网络和RBF神经网络。
1.BP神经网络BP神经网络是一种具有反向传播算法的神经网络模型，它可以通过学习输入/输出数据集之间的映射关系来预测光伏电池的性能。
基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型
基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型摘要：近年来，光伏发电系统作为一种绿色能源发展迅猛，受到了广泛关注。
预测光伏发电系统的输出功率具有重要意义，可以为电力系统的运行调度和能源管理提供参考。
本文通过研究改进的BP神经网络模型，提出了一种基于该模型的光伏发电系统输出功率短期预测模型。
实验证明，改进的BP神经网络模型能够有效地提高光伏发电系统输出功率的预测精度和稳定性。
第一章绪论1.1 研究背景随着环境保护意识的不断增强和可再生能源的发展，光伏发电作为一种清洁能源逐渐受到人们的关注。
预测光伏发电系统的输出功率对于电力系统的运行调度和能源管理具有重要意义。
1.2 研究目的本文旨在提出一种有效的光伏发电系统输出功率短期预测模型，通过改进BP神经网络模型，提高预测精度和稳定性。
第二章相关理论介绍2.1 光伏发电原理本节介绍光伏发电系统的工作原理和组成结构。
2.2 BP神经网络模型本节介绍经典BP神经网络模型的原理和结构。
2.3 改进的BP神经网络模型本节介绍改进的BP神经网络模型，包括权重更新算法和激活函数的改进方法。
第三章光伏发电系统输出功率短期预测模型设计3.1 数据采集与预处理本节介绍采集到的光伏发电系统输出功率数据的预处理方法，包括数据清洗、平滑和归一化等。
3.2 模型输入特征选择本节介绍选择模型输入特征的方法，包括历史功率数据、气象数据和时间特征等。
3.3 模型结构设计本节详细介绍改进的BP神经网络模型的结构设计，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接权重的确定。
第四章实验与结果分析4.1 实验数据本节介绍实验采集到的光伏发电系统输出功率数据。
4.2 实验设置本节介绍实验中使用的BP神经网络模型和改进方法的参数设置。
4.3 实验结果分析本节分析实验结果，包括预测精度和稳定性的评估以及与其他方法的比较。
第五章结论与展望5.1 结论本文提出了一种基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型。
基于BP神经网络光伏发电系统的稳定优化与故障诊断
信息化工业科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald2DOI：10.16660/ki.1674-098X.2019.16.002基于BP神经网络光伏发电系统的稳定优化与故障诊断李昊 严新迪 戴耀威(中国矿业大学徐海学院 江苏徐州 221000)摘 要：光伏发电在我国的发电总量比例虽然很小，但呈现逐年上升的趋势，目前多地建立起了光伏发电站，将产生的电能并入到交流电网中。
但一般的 PI调节控制并不能解决光伏并网逆变系统稳定性差的问题，而且在环境极为恶劣的情况下，光伏发电系统还会发生多种故障。
为了能够提高光伏发电系统的稳定性能，本文在传统光伏发电系统的基础上采用神经网络进一步优化需要对光伏发电输出功率进行预测。
光伏发电并网逆变器因其内部存在电感、电容等非线性器件，所以控制难度较大。
并通过测取光伏发电的输出电压、电流与逆变器输出电压进行分析，从而检测出光伏发电系统中的故障。
关键词：光伏发电系统 BP神经网络 稳定性 逆变器中图分类号：TM91 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2019)06(a)-0002-02由于不可再生资源的日益减少以及全球环境的恶化导致世界各国对太阳能发电的开发格外重视。
但目前就我国对光伏发电而言，发电所占的比例并不高，且呈现逐年升高的趋势，但发电系统的稳定性差和并网电流谐波高依然是两个非常严重的问题。
此外，我国的绝大多数光伏发电站建立在新疆、西藏和青海等西北的平原、沙漠等人烟稀少、面积广阔的地方，传统的人工检测效率低且检测中存在人身安全的隐患，已经远远不能够满足我国的光伏发电系统对诊断故障的要求。
而神经网络方法在实时故障诊断方面以其较高的故障诊断效率和较低的运行成本，受到了企业的喜爱。
1 光伏发电系统的基本工作原理及影响因素1.1 光伏发电系统的基本工作原理光伏发电系统的基本工作原理如下：当太阳能电池板光伏阵列将吸收的光能通过光伏效应转化为直流电后通过控制器的控制选择，利用逆变器将直流电转变成交流电，将所产生的电能并列到交流电网中或直接供给负载使用。
基于神经网络的光伏发电功率预测算法研究
基于神经网络的光伏发电功率预测算法研究一、课题背景及研究意义随着全球变暖和能源不断紧缺的问题日益突出，太阳能光伏发电作为清洁、可再生、无污染的能源，受到了越来越广泛的关注。
预测太阳能光伏发电的功率，是提高光伏发电系统效率和性能的重要手段。
而基于神经网络的光伏发电功率预测，可以提高预测的准确性，为光伏发电系统的运行、管理、调度和维护提供可靠的依据。
二、相关研究综述基于神经网络的光伏发电功率预测，是近年来研究的热点之一。
现有的研究成果主要有以下几个方面：1.基于BP神经网络的功率预测模型BP神经网络是一种常用的神经网络模型，被广泛应用于光伏发电功率预测领域。
通过将历史数据作为输入，将未来一段时间内的功率作为输出，训练BP神经网络模型，可以得到较为准确的功率预测结果。
2.基于RBF神经网络的功率预测模型RBF神经网络具有优秀的拟合能力和预测性能，在光伏发电功率预测中也得到了广泛的应用。
通过将历史数据作为输入，将未来一段时间内的功率作为输出，训练RBF神经网络模型，可以得到更为精确的功率预测结果。
3.基于深度学习的光伏发电功率预测模型近年来，深度学习技术的发展，为光伏发电功率预测带来了革命性的进展。
通过使用深度神经网络模型，如卷积神经网络、循环神经网络和深度置信网络等，可以提高光伏发电功率预测的准确度和鲁棒性。
三、研究方法本研究旨在建立一种基于神经网络的光伏发电功率预测模型，具体研究方法如下：1.数据采集通过搭建光伏发电系统，在不同天气条件下采集光伏电池的输出功率数据和气象数据，并建立数据集。
2.神经网络结构设计本研究采用基于BP神经网络的预测模型作为基础模型，进一步引入深度学习和改进算法，设计适合光伏发电功率预测的神经网络结构。
3.数据预处理对采集到的数据进行清洗、筛选和归一化处理，减少误差和噪声的影响，提高神经网络预测的准确性。
4.模型训练和测试将数据集拆分为训练集和测试集，使用训练集对神经网络模型进行训练，使用测试集对模型性能进行评估和验证。
光伏发电功率预测方法及特点分析
光伏发电功率预测方法及特点分析近年来，随着科技的不断进步，太阳能与其相关产业已经成为世界发展最快的行业之一，所以研究太阳能发电有着至关重要的意义。
做好光伏发电功率预测的有关工作，对整个电力系统的稳定运行具有重大意义。
本文主要阐述了几种功率预测的方法以及各自的特点。
标签：光伏发电；功率；预测1 基于BP神经网络的预测方法及特点BP神经网络是一种具有前向通道的多层神经网络，误差反馈方法是它的基础。
BP神经网络的学习过程一般可分为信号正向传播与误差反向反馈。
当信号开始正向流通时，信号先进入输入层，再经隐层处理，然后传入误差的反馈阶段，将输出的误差以一种固定的方式向输入层反馈，再以某种规则分给各个单元，这样各单元的误差信号就得到了，这也为将来改变单位均值提供了参考。
BP神经网络是目前为止研究最为广泛的人工神经网络模型之一。
其特点为：①BP神经网络计算能力非常强大，能够有效地调整各层神经元之间的均值，从而很好的解决非线性目标函数的逼近问题。
②BP神经网络结构简单，能在很短时间内完成均值和阈值的修正，而且网络训练时占据内存小。
正由于这些优点，BP神经网络被大量应用于模式识别、系统辨识、行为预测、信号处理和自动控制等学科和领域中。
2 小波分析方法2.1 小波分析相关理论小波变换就是用一系列基本小波函数去表示或逼近一个时间信号，而基本小波函数就是一种持续时间很短的波，但不是每一种持续时间很短的波都是小波。
小波还拥有良好的时域局部化的特性，這使小波变换对非平稳信号的时频分析非常适用。
Mallat算法是一种信号的分解方法，S为原始的输入信号，通过两个不同的滤波器产生信号近似值和细节值，在小波分析中，近似值为信号的低频分量，它表示较大缩放因子产生的系数，而细节值为信号的高频分量，它是由较小的缩放因子产生的系数。
因此，离散小波变换可以认为是由低通滤波器和高通滤波器组成的，原始信号经过这样的两个滤波器的分解叫做一级分解。
基于BP神经网络算法的光伏发电预测研究
神经网络算法的光伏发电预测研究式中，P V为光伏电源的输出功率；源额定功率；G C为工作点的辐射强度；温度，其值与环境温度近似；k为功率温度系数。
由此式中，di为Xi和Yi之间的等级差。
气温、相对湿度、全球水平辐射(W/m2)、风向、降水的逐小时数据；Y2.2 光伏发电输出功率预测模型建立（1）构建神经网络架构。
具有s型隐神经元和线性输出神经元的两层前馈网络，在数据一致和隐层神经元足够多的情况下，可以很好地拟合多维映射问题。
本文利用MATLAB中的神经网络拟合模块，建立具有图2 双层前馈神经网络输入-输出关系（2）结果分析。
经过MATLAB模拟贝叶斯算法训练出来的模型，多次调整分析后，每迭代一次神经网络参数都会经过调整，经过多次迭代后，均方误差(MSE)随之降低，但是随着网络开始过度拟合训练后，验证的数据集将会增加，均方误差也会增加，matlab中均方误式中，SSE表示和方差；n表示样本个数；真实数据；表示拟合的数据；w i＞0。
图3为神经网络的训练性能，由图可知，经过轮的训练迭代之后，最佳的训练性能是第0.15283，并且整体的训练结果和测试结果的变化曲线相对贴合，说明训练出来的神经网络模型图3 神经网络训练性能结语本研究通过选用斯皮尔曼相关性分析识别出影响光伏发电输出功率的关键因素，并采用贝叶斯正则化算法优化神经网络，构建了对光伏发电输出功率的准确预测模型。
该模型建基于大量实践数据，能够捕获复杂的非线性关系，实现更高的准确性和稳定性。
核心优势在于提升了光伏发电输出功率预测的精度。
通过重要影响因素选择和优化算法，模型达到了较高的解释力和精度。
本研究进一步提高了光伏发电输出功率预测模型的准确率。
本模型所采用的自变量在实际中较难获取，未来研究应与实践紧密结合，构建精度更高、覆盖更广、实用价值更大的光伏发电输出功率预测模型，为我国光伏发电事业发展提供有力支撑。
参考文献：图1 2015年全年光伏发电数据集表1 光伏发电阵列参数名称参数数组评级10.5kW面板评级175W面板数量2×30面阵列区2×38.37m2逆变器尺寸2×6kW逆变器类型SMA SMC 6000A 追踪器类型DEGEnergie 5000NT。
基于BP 神经网络的新能源光伏发电功率预测方法研究
要
论文题目：基于 BP 神经网络的新能源光伏发电功率预测方法研究 学生姓名：李启帆 指导教师：刘俊
摘
要
随着全球能源需求的快速增长，太阳能光伏发电得到了越来越多的应用。然而， 太阳能光伏发电受很多随机因素的影响，这使得光伏系统输出功率具有不确定性的特 点。光伏系统输出功率的精确预测对电力系统的建设规划、调度管理和运行控制有着 重要的意义。 本文首先引入统计学中的相关性分析理论，对主要气象因素与光伏系统输出功率 的相关程度做了分析，进而选出与光伏出力相关程度大的气象因素作为预测模型输入 的气象参数。 然后针对传统 BP 神经网络学习算法收敛速度慢和易陷入局部极小点的问题， 设计 了改进学习算法的 BP 神经网络光伏系统输出功率预测模型。 该模型可以根据预测日和 训练样本的具体情况确定神经网络的最优结构，在保证神经网络良好学习性能的同时 增强其泛化能力。 最后本文采用 Matlab 软件编写了基于 BP 神经网络光伏系统输出功率的预测程序， 并利用四种不同天气类型的算例对预测模型进行了测试。计算结果表明，模型在晴天 的预测结果最佳，在阴天的预测结果相对较差。本文还对比了三种最佳相似日选取方 法在四种不同天气类型下的预测结果。对比结果表明，本文所采用的基于聚类分析选 取最佳相似日的方法在多云、阴天和雨天的预测中相比其他两种方法的预测误差有所 降低，显示了本文设计的光伏系统输出功率预测模型的优越性。
ABSTRACT
As the increasing demand for global energy, photovoltaic power generation has been widely applied. The output power of photovoltaic power generation systems is influenced by many random factors, which make the output power uncertain and intermittent. Therefore, accurate power forecasting of the photovoltaic power generation systems is of great significance for the construction planning, dispatching management and operation control of the power system. Using the theory of correlation in statistics, the thesis analyzes the correlation between main meteorological factors and the output power of a photovoltaic power generation system. The meteorological factors which have strong correlation with the output power are chosen as the meteorological variables of the input of the forecasting model. Since BP neural network with conventional learning methods has some inherent defects on convergence rate and avoidance of the local minimum, the thesis constructs a photovoltaic power forecasting model based on BP neural network with an improved learning method. And the proposed BP neural network can optimize its structure according to the objective day and the training set in order to obtain a strong learning ability and a good predictive performance. Based on BP neural network, the thesis establishes the power forecasting model on Matlab for the photovoltaic power generation systems and tests the model with four examples of different types of weather. The results show that the predictive performance on sunny days is the best with the mean absolute percentage error (MAPE) equaling 5.36% and that the predictive performance on overcast days is the worst with the MAPE equaling 40.11%. The thesis also compares the predictive performances of three different approaches for choosing the best similar day. The result shows that the predictive performances with cluster analysis which is applied in the thesis are better than those of the other two methods on cloudy, overcast and rainy days. The results indicate the validity and superiority of the proposed power forecasting model in the thesis.
基于预估-校正综合BP神经网络的短期光伏功率预测
基于预估-校正综合BP神经网络的短期光伏功率猜测一、引言随着全球对可再生能源的需求不息增长，光伏发电逐渐成为重要的清洁能源之一。
然而，由于光伏发电受天气等各种因素的影响，其功率输出具有较大的波动性和不确定性。
因此，准确猜测光伏功率成为管理和优化光伏发电系统运行的重要工作。
现有的光伏功率猜测方法主要包括基于物理模型和基于统计学方法。
然而，基于物理模型的猜测方法需要大量的测量数据和复杂的计算，且对气象数据的准确性要求较高。
基于统计学方法仅通过历史数据进行简易的统计分析，往往无法准确抓取各种因素间的复杂干系。
为了提高光伏功率猜测的准确性，本文提出了一种基于预估-校正综合BP神经网络的方法。
该方法结合了神经网络的优势，通过预估和校正两个阶段的训练来逐步提高猜测的准确性。
二、方法介绍1. 数据采集与预处理为了进行光伏功率猜测，起首需要采集和整理相关的数据。
常用的数据包括光伏板的输出功率、气象数据（如太阳辐射、风速、温度等）以及其他可能影响光伏功率的因素。
采集得到的数据需要进行预处理，包括缺失值的处理、异常值的剔除以及数据归一化等。
2. 预估阶段的神经网络训练在预估阶段，接受BP神经网络进行光伏功率的初步猜测。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络，具有较强的非线性拟合能力。
依据已有的数据，将光伏功率作为目标输出，气象数据和其他因素作为输入，通过反向传播算法进行网络的训练。
训练过程中，依据猜测结果与真实值的误差不息调整网络的权值和阈值，以提高猜测的准确性。
3. 校正阶段的神经网络训练在校正阶段，对预估阶段得到的初步结果进行进一步的校正和优化。
依据预估结果与实际功率输出值之间的误差，再次使用BP神经网络进行训练。
不同的是，校正阶段的训练中，除了输入数据外，还将预估阶段的结果作为输入，以进一步提高猜测的准确性。
4. 模型评估与优化为了评估模型的准确性和稳定性，需要使用一定比例的数据作为测试集进行验证。
通过计算猜测误差指标，如均方根误差、平均肯定误差等，来评判模型的性能。
BP神经网络在光伏发电系统故障诊断中的应用
BP神经网络在光伏发电系统故障诊断中的应用兰琴丽;章乐多【期刊名称】《通信电源技术》【年(卷),期】2011(028)004【摘要】介绍了并网光伏发电系统的故障诊断模式和故障原因,以及BP神经网络的结构与学习算法。
针对太阳能并网光伏发电系统工作过程中可能出现的故障,提出了一种基于BP神经网络的故障诊断方法。
测试结果表明了该方法的有效性和可能性,达到了预期的结果,可以用于并网光伏发电系统的故障诊断。
%The fault diagnosis modes and diagnosis causation of grid-connected solar photovoltaic systems were described,and the structure and algorithm of BP neural network were also described.Aimed at the faults of grid-connected solar photovoltaic system,method o【总页数】3页(P38-40)【作者】兰琴丽;章乐多【作者单位】中南民族大学工商学院,湖北武汉430073;海军驻上海地区电子设备军事代表室,上海200233【正文语种】中文【中图分类】TM73【相关文献】1.神经网络在光伏发电系统故障诊断中的应用 [J], 唐珂2.机械系统故障诊断中BP神经网络的应用研究 [J], 薛小兰3.机械系统故障诊断中BP神经网络的应用研究 [J], 薛小兰;4.基于BP神经网络光伏发电系统的稳定优化与故障诊断 [J], 李昊; 严新迪; 戴耀威5.BP神经网络在船舶动力系统故障诊断中的应用 [J], 罗来兴因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于神经网络的光伏电站功率预测算法研究
基于神经网络的光伏电站功率预测算法研究近年来，光伏发电作为一种可再生能源的重要形式，备受关注。
为了提高光伏电站的发电效率和稳定性，研究人员开始关注基于神经网络的光伏电站功率预测算法。
本文将从算法原理、建模方法、实验研究和应用前景四个方面，对基于神经网络的光伏电站功率预测进行深入探讨。
首先，我们将介绍神经网络在光伏电站功率预测中的原理。
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过模拟神经元之间的连接与交互，实现对复杂关系的建模与学习。
在光伏电站功率预测中，神经网络可以通过学习历史数据，识别出功率输出与天气条件、时间等因素之间的复杂关系，从而实现准确的功率预测。
需要注意的是，为了提高预测的准确性，我们需要选择合适的神经网络架构和优化算法。
其次，我们讨论了基于神经网络的光伏电站功率预测的建模方法。
首先，我们需要收集大量的历史数据，包括光照强度、温度、湿度等天气条件以及光伏电站的实际功率输出。
然后，我们将这些数据进行预处理，包括特征提取、归一化等操作，以便于神经网络的学习和预测。
接下来，我们选择合适的神经网络结构，如多层感知机（MLP）、长短时记忆网络（LSTM）等，并使用训练集对网络进行训练和优化。
最后，我们使用测试集对训练好的模型进行测试和评估，以验证预测的准确性。
第三，我们将介绍一些与基于神经网络的光伏电站功率预测相关的实验研究。
当前，许多研究团队已经开始在不同光伏电站的实际数据上进行实验，以验证基于神经网络的功率预测算法的有效性和准确性。
实验结果显示，相比传统的统计模型，基于神经网络的算法能够更准确地预测光伏电站的功率输出。
同时，通过引入多个影响因素，并将其纳入神经网络的输入层，可以进一步提高预测的准确性。
最后，我们将讨论基于神经网络的光伏电站功率预测算法的应用前景。
随着光伏发电的不断发展和技术的进步，电网的智能化和可再生能源的大规模接入已成为一个全球性的趋势。
基于神经网络的光伏电站功率预测算法可以为电网调度和能量管理等领域提供重要支持。