基于PCA-BPNN的并网光伏电站发电量预测模型研究

针对目前光伏电站发电量预测模型中输入气象维数较多、预测精度低等问题,提出基于主成分分析(PCA)和BP神经网络(BPNN)相结合的光伏电站发电量预测模型。利用PCA对水平面太阳总辐射、日照时数、气温日较差等多个气象变量进行解耦降维处理,形成相互正交、相互独立的公因子变量。将这些公因子变量作为BPNN模型的输入变量,并进行训练拟合建模,从而实现对光伏电站发电量进行预测。文章利用我国华中地区某屋顶并网光伏电站的实测数据,对PCA-BPNN模型进行检验。通过研究结果可知,与常见的预测模型相比,PCA-BPNN模型大大降低了气象变量的输入维数,该模型预测结果的准确性较高。