摘要：对光伏发电影响因素进行了分析，建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内部连接权值和阈值，兼具粒子群和BP神经模型的优点，具有较好的收敛速度，泛化性能与预测精度。将光伏电站发电历史数据与天气情况作为样本，运用所建立的模型进行了训练与预测。结果表明，经过粒子群优化的BP网络模型预测精度高于典型BP网络，验证了该方法的有效性。

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