李玲生+韩崇

摘 要：在太阳能收集应用系统中，能量收集预测模块是进行合理的任务调度分配和系统平稳运行的重要保证。提出了基于BP神经网络的太阳能收集功率预测方法，优化了算法的参数选择，确定了算法预测性能指标。在真实太阳能收集功率数据集上对提出的算法进行了性能分析，验证了算法参数选择的正确性；与现有其它数据预测算法进行了一系列预测对比实验。实验结果表明，该预测算法具有良好的性能，在各算法预测性能指标上均具有一定优势。

关键词：太阳能；能量收集；BP神经网络；数据预测

DOIDOI：10.11907/rjdk.172153

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号文章编号：1672-7800（2017）008-0138-05

0 引言

太阳能是一种清洁能源，太阳能的利用主要是通过光电和光热等转换技术，将太阳能转换成可集中利用和储存的能源。太阳能是一种可再生能源，它资源丰富，对环境污染较小，特别是在当前能源储备受限，能源竞争压力大、环境污染形势严峻的背景下，研究太阳能的采集和应用具有重要意义[1]。随着太阳能光伏发电相关技术的快速发展，当前太阳能收集技术已经取得了长足进展，太阳能的利用也日趋成熟。这些采集到的能量大到可以提供电网系统电力供应，小到可以提供无线传感器和微机电系统等的能量供给[2-3]。以太阳能收集技术在无线传感器网络中的应用为例，传感器节点配备太阳能收集器，如光伏太阳能板，进行太阳能的收集，然后将收集的太阳能转化为电池存储在传感器节点能量缓冲器中，如可充电锂电池，然后在传感器节点的能量管理模块控制下，进行节点工作的能量供应[4]。……