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光伏功率預測多采用問接預測法，由預測太陽輻照度數值結合光轉電模型來預測光伏出力。為了解決傳統BP算法在短期太陽輻照度預測中易陷入局部最優和收斂速度慢的問題，引入了自適應調節學習率和陡度因子建立太陽輻照度預測模型。在雙極性Sigmoid函數中加入陡度因子以提高BP算法的收斂速度，為了便于數據處理將輸入數據歸一在［-1，11，同時引入自適應調節學習率以調整網絡權值，提高收斂性能。為了研究含光伏電站的電力系統優化問題，建立了系統日綜合成本最小和日廢氣排放量最少的雙目標優化模型，并采用雙目標細菌群體趨藥性算法進行優化。算例證明：改進BP神經網絡算法能有效地提高預測精度，增強神經網絡模型的泛化能力，具有較好的實用性；預測光伏出力能夠統籌安排機組出力，合理消納光伏資源。
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