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分析了光伏系統的發電特性以及影響光伏發電的因素，建立了反饋型神經網絡光伏系統發電功率預測模型。該模型采用 Elman 神經網絡結構，利用其強大計算能力、映射能力和穩定性，將光伏發電的歷史數據和天氣情況一同作為樣本，對模型進行訓練和發電功率預測。仿真結果表明，該方法建立的預測模型具有較高的精度，為解決光伏系統發電功率預測提供了一種可行路徑。
大規模光伏并網發電是利用太陽能的一種有效方式，但光伏發電系統受光照強度和環境溫度等因素的影響，其輸出功率的變化具有不確定性，不利于電網調度部門安排常規電源和光伏發電的協調配合。因此，需要對光伏系統的輸出功率預測進行研究，預先獲得其輸出功率曲線，從而協調電網調度部門統籌安排，減少光伏發電隨機性對電力系統的影響，提高系統安全性和穩定性［1-4］。
光伏發電功率預測方法分為兩類：間接法和直接法。文獻［5］為間接法，即采用光照強度歷史數據，通過神經網絡方法進行光照強度預測，然后通過光照強度和環境溫度等參數計算光伏輸出功率，文獻 ［6-7］為直接法，即采用光伏系統歷史發電數據，分別建立支持向量機和 BP 神經網絡模型對光伏出力和光伏發電量進行短期預測。本文采用反饋型神經網絡（RNN）建立光伏系統發電功率預測模型，與前饋型神經網絡（FNN）預測模型進行比較，其計算速度更快，準確性更高。
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