为提高光伏发电量预测的精度,提出一种以马尔科夫方法进行修正误差的BP神经网络预测模型,模型契合光伏发电功率特点,兼具BP神经模型及马尔可夫模型优点,既能利用较少数据建模,预报总体趋势,又适合于波动性较大的随机序列预报。首先介绍基本原理和算法,在此基础上阐述模型建立的具体过程,最后运用该模型对徐州协鑫光伏电站进行预测,结果表明新建模型预报精度高于BP神经网络模型,且该模型简单、计算量小,具有较好的可行性。
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