用人工神经网络方法计算太阳光谱辐照度分布

针对传统太阳光谱辐照度分布计算模型计算速度慢，需要大量气象参数等问题，提出了一种基于人工神经网络(ANN)算法模型计算特定气象参数下的太阳光谱辐照度分布的方法。首先将数据集通过Mini-Batch-Kmeans算法聚类并标签化，利用Python平台搭建ANN算法模型并对数据集进行训练，从而获得该气象条件下的太阳光谱辐照度分布。结果表明，相对于其他机器学习算法模型，提出的ANN算法具有更好的误差评估参数表现以及更稳定的预测性能。此预测模型可运用于光伏器件的输出性能参数的计算，为光伏组件实际应用中预测发电量输出和性能评估提供了便捷工具。