技术总结
本发明涉及一种光伏组件温度预测方法，包括数据初始化，确定输入向量和目标向量；构建基于BP人工神经网络的组件温度预测模型；执行误差反向传播算法训练，获取隐含层和输出层的各节点输出；调整连接权值，获取调整后的隐含层和输出层的各节点输出；若满足收敛条件，则训练结束；否则返回步骤(3)。通过光伏组件温度的预测，提高对光伏发电功率预测的准确度。
技术研发人员：王勃;刘纯;冯双磊;赵艳青;王铮;车建峰;靳双龙;胡菊;杨红英;张菲;马振强;姜文玲;宋宗鹏
受保护的技术使用者：中国电力科学研究院;国家电网公司;国网甘肃省电力公司
文档号码：201610515417
技术研发日：2016.06.30
技术公布日：2016.12.14