基于BP神经网络的太阳能收集功率预测研究  

作　　者：李玲生[1] 韩崇[2] 

机构地区：[1]金陵科技学院计算机工程学院,江苏南京211169 [2]南京邮电大学计算机学院,江苏南京210003

出　　处：《软件导刊》2017年第8期138-142,共5页Software Guide

基　　金：国家自然科学基金项目(61572261);江苏省自然科学基金项目(BK20150868);中国博士后科学基金项目(2014M551635);江苏省博士后科学基金项目(1302085B)

摘　　要：在太阳能收集应用系统中,能量收集预测模块是进行合理的任务调度分配和系统平稳运行的重要保证。提出了基于BP神经网络的太阳能收集功率预测方法,优化了算法的参数选择,确定了算法预测性能指标。在真实太阳能收集功率数据集上对提出的算法进行了性能分析,验证了算法参数选择的正确性;与现有其它数据预测算法进行了一系列预测对比实验。实验结果表明,该预测算法具有良好的性能,在各算法预测性能指标上均具有一定优势。

关 键 词：太阳能 能量收集 BP神经网络 数据预测 

分 类 号：TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]