基于BP神经网络的光伏阵列温度预测

【摘要】：针对现有太阳能光伏阵列仿真实验中因采用环境温度代替光伏组件温度而导致的光伏阵列建模不正确问题,指出应在光伏电池仿真模型中区分环境温度和组件的实际工作温度;分析了光伏组件温度与环境温度和输出功率的关系,给出了一种基于BP神经网络的光伏阵列组件温度预测方法,并将预测结果与实测结果进行比较,得出结论:该方法可有效预测光伏阵列组件温度,且采用前一天数据和前三天数据都有较好的预测效果,因此实际应用时可采用前一天的数据来预测当天的组件温度。 【作者单位】： 中国矿业大学信电学院;
【关键词】： 光伏发电 光伏阵列 温度预测 BP神经网络
【基金】：江苏省徐州市科技计划项目(XJ11B010)
【分类号】：TK513;;TD60/67
【正文快照】： 0引言太阳辐射、环境温度等对光伏阵列的输出功率有很大影响。而太阳辐射和环境温度受季节与地理位置变化的影响,具有显著的日变化和季节变化周期,这使得光伏阵列的输出功率具有很强的不确定性[1]。为了研究光伏发电系统的输出与气候环境因素之间的关系,需要对光伏阵列进行建

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