【摘 要】
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为了提高光伏输出功率的预测精度，提出一种利用AFSA（人工鱼群算法）优化BP（反向传播）神经网络的预测方法。该方法基于清洗后的数据，以相关性较高的气象数据作为输入，以光伏输出功率数据作为输出，利用AFSA全局寻优能力和内在并行计算能力优化BP神经网络的权值和阈值，训练得到基于AFSA-BP神经网络的光伏输出功率预测模型。对某光伏电站的仿真分析结果表明，相比于利用BP神经网络、遗传算法优化BP神经网
【基金项目】
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国网浙江省电力有限公司科技项目（5211SX2000ZM）；
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为了提高光伏输出功率的预测精度，提出一种利用AFSA（人工鱼群算法）优化BP（反向传播）神经网络的预测方法。该方法基于清洗后的数据，以相关性较高的气象数据作为输入，以光伏输出功率数据作为输出，利用AFSA全局寻优能力和内在并行计算能力优化BP神经网络的权值和阈值，训练得到基于AFSA-BP神经网络的光伏输出功率预测模型。对某光伏电站的仿真分析结果表明，相比于利用BP神经网络、遗传算法优化BP神经网络、粒子群算法优化BP神经网络，所提方法的预测结果准确度更高，与原始数据曲线的拟合程度较优，相关误差评价指标更低，训练耗时较短，能实现对光伏输出功率的快速精确预测。
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