简介： 一种光伏发电系统功率预测方法，属于光伏发电技术领域。本发明根据光伏发电功率函数，选取太阳辐照强度和温度为光伏发电功率影响要素，对天气类型进行数值编码；构造天气类型特征向量，并对特征向量各分量进行归一化，定义相似度计算方法，选取与预测日气象条件相似的历史日；双隐层BP神经网络，将量化后的气象因素加入模型输入变量，并采用附加动量与变学习率结合的梯度修正法作为权值修改算法，对选取的相似日样本集分别进行训练。本发明利用相似日历史发电数据训练BP神经网络，有效提高光伏发电功率预测精度，改善因短期内天气类型变化而引起的预测精度降低甚至模型失效的问题。