一种基于BP神经网络的光伏电站功率预测方法及系统

本发明公开了一种BP神经网络的光伏电站功率预测方法及系统，涉及运维技术领域，包括收集与光伏电站功率相关的气象信息和历史光功率数据，对历史光功率数据进行分类；构建BP神经网络模型，使用误差反向传播算法对BP神经网络进行训练，最小化损失函数；通过定义适应度函数，基于BP神经网络的预测误差对粒子群进行优化迭代，找到最优权重和偏置组合。本发明所述方法提高了模型对不同气象条件下光伏电站功率变化的识别能力，为精确预测奠定了基础，提升了预测的准确性，由于神经网络的自适应学习能力，使得模型能够更好地适应环境变化，提升了预测的鲁棒性，提高了神经网络模型的泛化能力，减少了预测误差，提升了光伏电站功率预测的整体性能。