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光伏功率預(yù)測(cè)多采用問接預(yù)測(cè)法，由預(yù)測(cè)太陽輻照度數(shù)值結(jié)合光轉(zhuǎn)電模型來預(yù)測(cè)光伏出力。為了解決傳統(tǒng)BP算法在短期太陽輻照度預(yù)測(cè)中易陷入局部最優(yōu)和收斂速度慢的問題，引入了自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率和陡度因子建立太陽輻照度預(yù)測(cè)模型。在雙極性Sigmoid函數(shù)中加入陡度因子以提高BP算法的收斂速度，為了便于數(shù)據(jù)處理將輸入數(shù)據(jù)歸一在［-1，11，同時(shí)引入自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率以調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，提高收斂性能。為了研究含光伏電站的電力系統(tǒng)優(yōu)化問題，建立了系統(tǒng)日綜合成本最小和日廢氣排放量最少的雙目標(biāo)優(yōu)化模型，并采用雙目標(biāo)細(xì)菌群體趨藥性算法進(jìn)行優(yōu)化。算例證明：改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能有效地提高預(yù)測(cè)精度，增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力，具有較好的實(shí)用性；預(yù)測(cè)光伏出力能夠統(tǒng)籌安排機(jī)組出力，合理消納光伏資源。
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