国能日新风电功率预测系统用户使用手册，风电场风能预报智能管理系统操作主要有三部分组成：人机界面、接口和数 据库操作。人机界面为客户端程序，是用来进行用户管理、系统设置、状态监测、 预测曲线、气象信息、统计分析、和报表等功能的主要操作界面；接口和数据库 是后台运行程序，负责接收、计算和存储系统运行数据，接口和数据库的操作在 初始安装配置后，会自动运行，用户不必进行操作，如需更改，可在相关操作说 明或技术人员的指定下进行操作。

针对光伏发电功率预测精度不高的问题，提出一种基于相似日和云自适应粒子群优化(CAPSO)算法优化Spiking神经网络(SNN)的发电功率预测模型。考虑到季节类型、天气类型和气象等主要影响因素，提出以综合相似度指标进行相似日选取；以SNN强大的计算能力和其善于处理时间序列问题的特点为基础，结合CAPSO算法搜索的随机性和稳定性优化SNN的多突触连接权值，减少对权值的约束，提高算法的收敛精度。根据某光伏电站的实测功率数据对所提模型进行测试和评估，结果表明，该模型比传统预测模型具有更高的预测精度和更好的适用性。

基于神经网络的短期光伏预测方法通常需要大量训练样本，对于新投运的光伏电站，历史运行数据的不足使得常规短期光伏预测方法难以应用。针对该问题，提出一种适用于小样本的双层神经网络单步光伏预测方法。根据光伏发电各环节影响因素的解耦特性，将常规单层神经网络拆分为双层网络，使每层网络具有简化的结构；用单步预测代替多步预测，降低神经网络的输入输出维数；基于统计分析，将天气影响因素有效整合到预测模型中，简化输入输出之间的映射关系。使用实际数据对所提光伏预测模型进行训练和验证，结果表明，所提方法可有效减少对训练样本数量的需求，同时保证预测的准确度。

国能日新光伏功率预测系统用户使用手册，光伏电场光能能预报智能管理系统操作主要有三部分组成：人机界面、接口 和数据库操作。人机界面为客户端程序，是用来进行用户管理、系统设置、状态 监测、预测曲线、气象信息、统计分析、和报表等功能的主要操作界面；接口和 数据库是后台运行程序，负责接收、计算和存储系统运行数据，接口和数据库的 操作在初始安装配置后，会自动运行，用户不必进行操作，如需更改，可在相关 操作说明或技术人员的指定下进行操作。

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针对光伏发电的不确定性导致频率波动和电力系统不稳定带来的不利影响，本文采用改进模块化神经网络（MNN）对光伏发电功率进行预测，即利用回声状态网络代替MNN中原训练子模块模型。首先按季节输入历史数据；再经任务分解模块将数据分为不同天气类型的子数据，与预测日及预测日前一日的平均温度作为子模型输入样本；利用回声状态网络作为预测子模型，对相应输入样本训练与发电功率预测；最后经整合输出模块输出预测结果。结果表明，此方法较本文选用的其他方法预测精度提高28%以上。

风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测，可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响，同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。基于时间序列法和神经网络法，该文对风速预测进行了研究，提出了预测风速的时序神经网络法。该方法用时间序列法建模，得到风速特性的基本参数，并用这些参数选择神经网络的输入变量；为了提高预测精度，提出了滚动式权值调整手段。该方法有效地提高了风速预测的精度。

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该数据是澳大利亚太阳能研发中心的光伏发电功率数据，包括发电功率，风速，光照，降雨量，温度，湿度等影响因子。可以用于个人研究，模型训练，毕业设计等