基于MIV分析的GA-BP神经网络光伏短期发电预测

针对光伏发电神经网络预测模型输入变量较多,造成网络预测的稳定度与精确度不高的问题,提出一种基于改进MIV(mean impact value)算法的GA-BP神经网络光伏短期发电预测的方法。此方法结合Spearman相关系数显著性检验与利用欧式距离计算变化因子α改进的MIV分析,得到输入变量(气象因素)与输出变量(光伏发电量)的外部相关程度与内部相关程度,筛选出对输出变量相关程度最大的输入变量,利用优化的神经网络对光伏发电进行短期预测。实验结果表明,该方法的均方误差由BP、GA-BP预测网络的3.7034、1.8552减小到0.6450,提高了预测网络的稳定度与精准度。