本发明提供了一种基于BP神经网络估计法和改进比例系数法的
光伏功率区间预测方法，属于新能源发电预测技术领域。首先在区间预测的目标框架下，采用IPSO算法来训练BP神经网络模型直接估计区间上下限及中间值，并提出一种适合区间预测新型点预测评价损失函数；其次，将BP神经网络输出值的中间值y
m融入预测区间中，提出一种改进比例系数法的光伏功率区间预测方法，可以明显减小由负荷变化带来的区间波动，并构建了一种新的综合评价系数(PICEI)，并通过粒子群算法优化比例系数获得了高质量预测区间；最后通过仿真验证了该方法的准确性与有效性。本发明将预测结果以置信区间的形式给出，能够提供较准确的光伏功率预测结果及其变化范围，具有实际意义。
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“基于BP神经网络估计法和改进比例系数法的光伏功率区间预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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