太阳能光伏光热系统性能预测研究  

Research on Performance Prediction of Solar Photovoltaic Photothermal System

作　　者：吴宝贞 王新如 王玉庭 李超[3] 吴金顺[2] WU Bao-zhen;WANG Xin-ru;WANG Yuting;LI Chao;WU Jin-shun

机构地区：[1]科瑞特空调集团有限公司 [2]华北科技学院 [3]吉林建筑大学

出　　处：《节能与环保》2021年第2期64-66,共3页

摘　　要：建立了太阳能光伏光热(PV/T)系统的BP神经网络预测模型,通过对比不同优化算法、影响因素、数据量等来寻求最佳预测精度的模型。结果表明:在选用RMSprop这种参数优化算法下,输入5因素和2600条数据量得到的模型精度较优。The BP neural network prediction model of solar photovoltaic photothermal(PV/T)system is established,and the best prediction accuracy model is found by comparing different optimization algorithms,influencing factors,data volume,etc.The results show that the model with 5 factors and 2600 pieces of data is more accurate when rmsprop is selected.

关 键 词：PV/T系统 BP神经网络 预测模型 

分 类 号：TM615[电气工程—电力系统及自动化] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]