基于遗传算法优化的BP神经网络方法在光伏发电功率预测中的应用

郭文强; 秦波; 武治星; 赵剑; 杨龙; 王晓飞; 王雯怡; 孙凌峰; 高治强; 闫素英; 郭枭

doi:10.19929/j.cnki.nmgdljs.2026.0016

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基于遗传算法优化的BP神经网络方法在光伏发电功率预测中的应用

更新时间：2026-05-28

- 基于遗传算法优化的BP神经网络方法在光伏发电功率预测中的应用
- Vol. 44, Issue 2, Pages: 9-18(2026)
- 作者机构：
  
  1. 内蒙古国龙能源管理有限责任公司
  2. 兰州理工大学
  3. 内蒙古国龙科技有限责任公司
  4. 内蒙古国龙高新技术产业研究院
  5. 酒泉职业技术学院甘肃省太阳能发电系统重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19929/j.cnki.nmgdljs.2026.0016
  CLC： TM615;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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郭文强, 秦波, 武治星, et al. 基于遗传算法优化的BP神经网络方法在光伏发电功率预测中的应用[J]. 2026, 44(2): 9-18.
DOI：

郭文强, 秦波, 武治星, et al. 基于遗传算法优化的BP神经网络方法在光伏发电功率预测中的应用[J]. 2026, 44(2): 9-18. DOI： 10.19929/j.cnki.nmgdljs.2026.0016.

摘要

为解决光伏电站在气候条件影响下输出性能的波动性和间歇性严重影响电能稳定输出和电站安全运行的问题，首先，以内蒙古自治区某光伏电站为研究对象，收集其太阳总辐照度、环境温度、环境湿度、风速、风向及组件倾角等运行数据；其次，改进反向传播（back propagation

BP）神经网络，引入遗传算法（genetic algorithm

GA），分别构建四季改进BP(improved-back propagation

Imp-BP)和GA-Imp-BP神经网络预测模型；最后，对Imp-BP和GA-Imp-BP神经网络进行训练，并对比输出功率预测效果。结果显示，相比于传统BP神经网络，Imp-BP和GA-Imp-BP神经网络具有显著优势，分别以实际功率、装机容量为分母计算平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error

MAPE）

GA-Imp-BP神经网络分别为10.96%、7.17%

Imp-BP神经网络分别为14.21%、7.52%，均低于传统BP神经网络；GA-Imp-BP神经网络在四个季节下的预测精度均较高（特别是春季和秋季），夏季和冬季的预测误差较传统BP与Imp-BP神经网络均显著下降。

Abstract

关键词

Keywords

references

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