摘要：光伏发电系统的输出功率具有不稳定性和间歇的波动性,这会造成电力配网系统的不稳定运行,导致社会的经济利益和社会利益的损失。为了减轻这种不良的影响,应当考虑对输出功率的合理预估和控制。在传统的预估控制模型中,主要采用的是单一因素对输出功率干扰的控制,而没有考虑综合因素的影响,控制的精确度往往差强人意。文中针对多种气象因素,采用BP神经网络对控制模型进行训练,提高了预估和控制的精度,尤其在晴天条件下,模型的准确度获得了提升,使得输出功率更加稳定地并入配网系统,具有积极的现实意义。

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