前言

光伏發(fā)電功率主要受太陽輻照度影響，所以準(zhǔn)確預(yù)測太陽輻照度對光伏功率預(yù)測十分重要。程序采用小波分解先對輻照度數(shù)據(jù)進行分解，然后再用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對分解的輻照度數(shù)據(jù)分別預(yù)測，再組合作為最后的預(yù)測結(jié)果。

文中涉及代碼可參見，需要的小伙伴可自行訂閱

matlab電力系統(tǒng)仿真-matlab光伏并網(wǎng)-太陽輻射預(yù)測

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial?Neural?Network，縮寫為ANN)預(yù)測技術(shù)能從數(shù)據(jù)樣本中自動地學(xué)習(xí)以前的經(jīng)驗而無需反復(fù)查詢和表述過程，并自動地逼近那些最佳表征樣本數(shù)據(jù)規(guī)律的函數(shù)，而不論這些函數(shù)具有怎樣的形式，其考慮的系統(tǒng)表現(xiàn)的函數(shù)形式越復(fù)雜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種特性的作用就越明顯，即具有以任意精度逼近復(fù)雜的非線性函數(shù)的特性。

01仿真程序

clear all; clc; %載入輻照度數(shù)據(jù) load irr-temp-data.mat%提取每天8:00-18:00的輻照度數(shù)據(jù) irr_train=trainirr(33:72,:); irr_test=testirr(33:72,:);%選擇輸入與期望 [M_train N_train]=size(irr_train);%訓(xùn)練集的行與列 [M_test N_test]=size(irr_test);%測試集的行與列 %  % %% 將前三天作為輸入 后一天作為輸出  重新構(gòu)造訓(xùn)練集和測試集 %  % %訓(xùn)練集輸入和期望 % for i=1:(N_train-3) %      %     irr_trai

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB实战系列（三十五）-MATLAB基于BP神经网络的光伏发电太阳辐照度预测的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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