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光伏功率预测多采用问接预测法，由预测太阳辐照度数值结合光转电模型来预测光伏出力。为了解决传统BP算法在短期太阳辐照度预测中易陷入局部最优和收敛速度慢的问题，引入了自适应调节学习率和陡度因子建立太阳辐照度预测模型。在双极性Sigmoid函数中加入陡度因子以提高BP算法的收敛速度，为了便于数据处理将输入数据归一在［-1，11，同时引入自适应调节学习率以调整网络权值，提高收敛性能。为了研究含光伏电站的电力系统优化问题，建立了系统日综合成本最小和日废气排放量最少的双目标优化模型，并采用双目标细菌群体趋药性算法进行优化。算例证明：改进BP神经网络算法能有效地提高预测精度，增强神经网络模型的泛化能力，具有较好的实用性；预测光伏出力能够统筹安排机组出力，合理消纳光伏资源。
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