基于BP神经网络光伏组件价格预测的研究

根据光伏组件的构成，将影响组件价格的因素分为技术因素和非技术因素，并采用网站数据采集法和专家咨询法确定各主要因素的分项价格，构建BP神经网络预测模型，在此基础上利用Matlab内置的Neural Net Fitting模块对组件价格进行预测，结果表明BP神经网络对组件价格预测的相关性较好，预测价格与实际价格偏差率为-2.62%～2.11%，预测结果可接受度为89.47%，预测精度满足实际需要，为光伏项目的顺利实施提供了辅助决策依据。