短期太阳能光伏发电预测方法研究进展_崔洋

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总结短期太阳能光伏发电的预测方法

总结短期太阳能光伏发电的预测方法作者：区健来源：《中国科技博览》2018年第19期[摘要]本文主要对现阶段国内外短期太阳能光伏发电预测方法进行分类和总结，分析各类方法的发展趋势和优缺点。

统计表明，统计智能类预测方法在国内外短期太阳能光伏发电中较为重要，误差为（3～11%）之间；简单物理模型类预测方法是现阶段国内外大型发电站电力运行业务中采用较为常见的短期太阳能光伏发电预测方法，误差在（5～20）%之间；而就发展来看，复杂物理模型类预测方法应该在未来的短期太阳能光伏发电技术研究和发展应用的主要方向。

这对我国短期太阳能光伏发电具有积极效益。

[关键词]短期太阳能；光伏发电；预测方法中图分类号：TM615 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）19-0074-01前言太阳能具有取之不竭、用之不尽和绿色环保等特点，是世界上公认的最具有竞争实力的能源之一。

据国际能源署预测，到本世纪中叶，太阳能光伏发电量将占全球发电量的25%左右。

而太阳能作为新兴的基础能源之一，也逐渐受到我国能源机构的高度重视。

而随着“十二五”规划战略的实施，国内对太阳能光伏发电预测技术的需求也逐渐增长。

在此基础上，本文就此基础上复短期太阳能光伏发电技术预测方法进行分析与研究，期望为国内该技术的发展提供一定的参考依据。

1 短期太阳能光伏发电预测原理通常情况下，该方法主要应用数学统计法对其进行预测，包括时间顺序、概率大小和人工智能等。

首先，直接预测法程序简便对光伏发电站的位置和转换参数要求低；其次，预报结果精确度运行数据量大。

而根据时间节点进行分析，则可分为时间序列和趋势外推概率预测和智能预测等几种常规预测方法。

1.1 间接预测法间接预测法，也就是常规的物理预测法，其主要以光伏发电系统中的物理发电原理为基本基础，优点则是不需要通过相关的历史运行数据参数，只要光伏发电站建立完成，则可以直接进行预测；缺点：对光伏发电站的地形图坐标、功率曲线和转换参数要求详细。

光伏发电短期预测研究进展综述

光伏发电短期猜测探究进展综述近年来，随着全球对可再生能源的日益重视，光伏发电作为其中的重要组成部分得到了广泛关注。

光伏发电利用太阳能的光辐射转化为电能，不仅无污染、可持续，而且具有分离性和广泛性优势。

然而，由于天气变化等自然因素的影响，光伏发电的输出功率存在较大波动，因此对光伏发电的短期猜测探究具有重要意义。

本文将对光伏发电短期猜测的探究进展进行综述，以期为相关领域的探究者提供参考。

近年来，光伏发电短期猜测的探究重点主要集中在两个方面，即天气因素模型和猜测算法优化。

在天气因素模型方面，科学家们通过分析太阳能资源数据，建立了一系列的天气因素模型。

常用的模型包括：反演模型、统计模型和物理模型。

反演模型通过观测数据反演得到太阳辐射状况，能够较准确地反映太阳辐射变化趋势。

统计模型则通过历史观测数据的统计分析，从而进行将来的猜测。

物理模型是利用物理学原理建立的模型，通过对大气、太阳辐射传输等过程的模拟，得到将来太阳能辐射状况的猜测结果。

这些天气因素模型可以提供准确的天气猜测数据，为光伏发电的短期猜测提供了基础。

在猜测算法优化方面，科学家们致力于寻找更加精准高效的猜测算法。

传统的猜测算法包括回归分析、支持向量机、人工神经网络等。

回归分析是一种基于历史数据的统计分析方法，通过拟合历史数据的曲线，来猜测将来的发电功率。

支持向量机则是一种通过训练样本点的分类来对未知数据进行分类的机器进修方法。

人工神经网络则是模拟人脑神经细胞互相毗连的计算模型，通过对数据的进修和训练，实现对未知数据进行猜测。

这些猜测算法在一定程度上可以提高光伏发电的短期猜测准确性。

除了传统的算法，近年来，一些新的猜测算法也开始应用于光伏发电的短期猜测中。

如基于深度进修的猜测算法，利用深度神经网络的特点，可以更好地开掘数据之间的关联性，从而提高猜测准确性。

此外，集成进修算法也被应用于光伏发电的猜测中，通过综合多个模型和算法的猜测结果，得到更加稳定和精确的猜测结果。

光伏发电短期预测研究进展综述

光伏发电短期预测研究进展综述作者：张云鹏来源：《中国新通信》 2018年第15期【摘要】光伏发电短期预测包含有间接预测法和直接预测法两种不同方式，本文就光伏发电短期预测研究进展展开深入研究分析，结合本次研究，发表了一些自己的建议看法，希望可以对光伏发电短期预测起到一定的参考和帮助，提高短期预测有效性。

【关键词】光伏发电短期预测研究进展太阳能属于绿色环保可再生能源，被公认为最具竞争潜力的新能源之一，未来太阳能将成为人类主要能源形式。

地表太阳能存在有间歇性特点，容易受到气象情况和光照辐射强度等因素影响，其输出功率表现为明显的间断性和随机性，必须要做好其发电功率的预测，才能更好的满足供电系统需要。

光伏发电功率预测可以分为短期预测和中长期预测等不同类型，中长期预测一般几个月至一年，短期预测一般不超过48 小时。

随着光伏并网装机容量的增加，会很大程度上影响到电网稳定性，如果装机容量在电网中所占比例超过15%，还会导致电网系统瘫痪，做好对光伏发电短期预测十分必要，当前光伏发电短期预测包含有间接预测法和直接预测法两种不同形式，本文就此展开了研究分析。

一、间接预测法1.1 光照幅度预测模型光照幅度对光伏发电功率输出有非常大影响，光照幅度的预测属于间接预测法一项主要内容。

光照幅度预测效果受模型输入参数影响，结合地区实际情况，选择相对应的模型输入参数。

地外辐照度能够反应季节和时间变化在光照幅度方面影响，在确定地理位置后，可通过物理公式计算方式明确。

在实际预测中，可选择最小二乘法建立预测模型，这种计算方式过程简单，但是预测精度容易受到天气因素影响，在降水较少以及晴天为主区域有非常好应用效果。

光照幅度预测中人工神经网络有非常广泛应用，不同人工神经网络在光照幅度预测方面存在有明显差异。

比如说反馈型神经网络、前馈型神经网络，其中反馈型神经网络的预测效果明显更好，随着预测时间的增长，两种预测方式的精度会明显下降。

1.2 发电功率预测模型获取光照幅度预测值后，通过建立发电功率预测模型方式能够实现对光伏发电站功率的准确预测。

短期光伏发电预测方法研究探讨

物质能、潮汐能、水能、风能、等都可以由国外光伏发电功率预测方法的主要统计模型：时间序列法包括太阳能转换形成。太阳能己被公认为是未来最具有竞争力的能源之多元线性回归、ＡＲＭＡ、ＡＲＩＭＡ；时间趋势外推法包括灰色预测、马尔具有取之不尽、用之不竭、绿色环保等特点Ｉ１ｌ。可是光伏发电功率科夫链；点预测法包括ＳＶＭ、随机深林、广义可加模型、贝叶斯法：概输出具有明显的间歇性和不可控等特点，大范围的光伏发电并网会率预测法包括分位数回归深林、ＱＳＶＭ；智能预测法包括ＦＦＮＮ、给电网管理调度带来很多复杂的困难，对电力系统的稳定性、安全ＲＢＦＮＮ、ＲＮＮ、ＭＬＰＮＮ、模糊ＡＲＴＭＡＰ、自适应小波网络。国外光伏性、经济运行造成庞大冲击。因此，怎样在满足电网安全稳定运行的发电功率预测方法的主要物理模型：电子元件模型法包括Ｑｓｔｅ卜前提下，最大限度的消耗这些可再生能源，成为新能源电力系统研究ｗａｌｄ、Ａｒａｕｊｏ — Ｇｒｅｅｎ、ＤｉｏｄｅＭｏｄｅｌ；简单物理模型法包括Ｈａｍｍｅｒ、的热点。光伏电池的发电原理是光生伏特效应，光伏发电一定会受Ｂｏｉｆｎｇｅｒ、Ｙｏｎａ、Ｍａｇｅｒ、Ｋｎｏｗｅ；复杂物理模型法包括Ｌｏｒｅｎｚ、三维模拟到太阳辐射强度和天气因素的影响。环境因素的不可控性和随机性计算法。这些方法各有自己的优缺点，在使用是要根据要求选择适决定了发电功率的波动性，光伏发电系统并入电网后会给电网造成合的方法或者将多种方法相结合得出一种更加精确的方法来使得重大冲击。若调度部门能利用光伏发电系统输出功率的变化曲线合自己的实验更加接近真实的光伏发电功率输出。理的安排光伏发电站的发电计划，将减少这个波动对电力系统的影最近几年，在光伏发电输出功率预测方面取得了一些令人满意响。要想知道发电规划则须要光伏发电站输出功率的预测曲线，是的结果。现在常用的预测方法主要有人工神经网￣（ＡＮＮ）、支持向以对光伏发电系统进行发电功率预测不但能够有效的减轻或者避量机（ＳＶＭ）、时间序列法（ＴＳＭ）、马尔科夫链等，其中基于ＡＮＮ和ＳＶＭ免光伏发电并网造成的安全隐患，还能够减少电力系统的备用容量的光伏发电功率预测方法的研究比较常见。文献【３】采取前向反馈神和运行用度，能提高光伏发电在整个电力系统中所占的比例，使的光经网络（ＦＦＮＮ）、径向基函数神经网络（ＲＢＦＮＮ）和递归神经网络（ＲＮＮ）伏发电工业进一步发展成长。是以对光伏发电功率的预测方法的研３种神经网络算法预测光伏发电功率，通过对比，选择了ＲＮＮ对光究有现实意义。伏功率进行间接预测。文献【４ — ５］提出一种基于神经网络与关联数据１光伏发电预测方法的基本原理的光伏发电功率预测的方法，通过降低输入维数对ＡＮＮ预测模型目前的短期光伏发电预测方法都是基于相同的方法：先利用数进行改造，减少了输人各输人间的多重耦合，提高了预测的正确性。学和物理学理论及相关数据建立预测公式或模型，再通过预测公式结束语或模型对光伏电站发电量进行预测（图１）。按照所采取的数学物理本文在大量研究国内外光伏发电预测方法研究文献的基础上，理论及其预测输出量，光伏发电预测方法可分为两类：比较系统的论述了短期光伏发电预测技术的研究状况及其最新动ａ．直接预测光电系统输出功率的直接预测法（统计法）。态，并对各类方法进行了归纳总结。复杂物理模型类预测方法充分ｂ．先对太阳辐射进行预测，再根据光电转换效率得出光电输出考虑了降水、云等气候状况，是大型光伏电站短期发电量预测技术功率的间接预测法（物理法）。发展的主要方向，也是国外地区大型并网光伏发电站未来几年将要采取的主要预测方法。

光伏发电短期预测研究进展综述

光伏发电短期预测研究进展综述荆博;谭伦农;钱政;裴岩;王婧怡【摘要】随着光伏电站装机容量的迅速增加,光伏发电功率短期预测对电力部门合理规划调度用电起到了重要作用.文中对近年来国内外光伏发电短期预测的研究进展进行了综述,分析、讨论了间接预测方法和直接预测方法的优势与不足.结果表明:间接预测方法的预测精度高于直接预测方法,而直接预测方法的优势在于无需建立光照幅度预测模型,建模较为容易,其中大量使用的混合预测模型具备更好的适应性和容错性.此外,天气变化是影响光伏发电功率短期预测准确性的一个关键因素,研究人员为此提出多种解决方法以降低天气状况对功率预测的影响.%With the increasing of installed capacity of photovoltaic power plants,the short-term photovoltaic forecast is playing an important role in electricity planning and scheduling of power system.This paper reviews the recent progress on the research of short-term photovoltaic forecasts,and discusses the advantages and limitation of direct and indirect prediction methods respectively.The result shows that the accuracy of indirect prediction is better than that of direct prediction.Without the irradiance prediction modeling,the direct prediction is relatively simple,in which the widely-used hybrid forecast method is much more adaptive and fault-tolerant.In addition,this paper also concludes that weather change is a crucial factor that affects the accuracy of short-term photovoltaic forecasts,and proposes several solutions to reduce the impact of weather conditions on photovoltaic forecasts.【期刊名称】《电测与仪表》【年(卷),期】2017(054)012【总页数】6页(P1-6)【关键词】光伏发电;光照幅度;短期预测;直接预测方法;间接预测方法【作者】荆博;谭伦农;钱政;裴岩;王婧怡【作者单位】江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江 212013;江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江 212013;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京 100191;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京 100191【正文语种】中文【中图分类】TM6150 引言太阳能具有取之不尽、用之不竭、绿色环保等特点，被公认为是未来最具竞争力的新能源之一［1］。

短期太阳能光伏发电预测方法研究进展

短期太阳能光伏发电预测方法研究进展短期太阳能光伏发电预测方法研究进展摘要：太阳能光伏发电作为一种重要的可再生能源，对节能减排和环境保护具有重要意义。

然而，太阳能光伏发电的波动性带来了发电功率的波动，对电网稳定性和经济运行产生了不利影响。

因此，如何准确预测太阳能光伏发电的短期发电功率，对于保障电网供电安全和优化运行有着重要意义。

本文对国内外短期太阳能光伏发电预测方法的研究进展进行了综述，包括气象法、统计法、人工智能法以及集成方法，并指出了各种方法的优缺点和发展趋势。

1. 引言太阳能光伏发电是指利用太阳能将其直接转化为电能的一种技术。

光伏发电具有清洁、安全、可再生等特点，被广泛认为是应对能源危机和环境污染的有效手段。

然而，太阳能光伏发电的波动性使得发电功率存在较大的不确定性，给电网运行和电力系统规划带来了一定的挑战。

2. 气象法气象法是利用气象学原理和方法，通过对气象因素的观测和分析来预测太阳能光伏发电的发电功率。

典型的气象参数包括太阳辐射、云量、风速等。

通过准确地获取和分析这些气象数据，可以建立反映太阳能光伏发电功率与气象因素之间关系的数学模型，从而实现对发电功率的预测。

气象法的优点是数据来源广泛，成本较低，可以快速得到预测结果。

然而，气象法对气象数据的准确性要求较高，一些微小的误差也可能导致预测结果的偏差。

3. 统计法统计法是基于历史数据和统计分析方法，通过对太阳能光伏发电功率与气象参数之间的关系进行建模和分析，来预测未来的发电功率。

统计法的优点是不需要大量准确的气象观测数据，只需要历史发电数据和相关的气象数据即可。

同时，统计法还可以考虑到多种因素的影响，如季节性变化、时间序列等。

然而，统计法需要较长的历史数据来建立模型，且其预测结果受历史数据质量和模型稳定性的影响。

4. 人工智能法人工智能法是近年来在太阳能光伏发电预测领域蓬勃发展的一种方法。

人工智能法利用神经网络、支持向量机、遗传算法等人工智能技术，通过学习和训练样本数据以建立预测模型。

短期太阳能光伏发电预测方法研究进展_崔洋

图 1 太阳能光伏发电预测方法设计原理

1476
资源科学表 1 国外光伏发电量预测主要统计模型
Table 1 The main foreign power generation forecasting statistical models
第 35 卷第 7 期
j j=1 p
f k (k h + 1|C h + 1, λ h + 1) = C h + 1
h+1
ˉ -k k u h + 1 λ h + 1k h + 1 e ˉ k u
12.0~41.5** 1.3~13.8* 算法复杂、输入变量多、不易实现，预测准确度较高
概率预测法
分位数回归森林[26] QSVM
收稿日期： 2013-01-09；修订日期： 2013-03-15 “宁夏太阳能发电预测方法及系统研究” 。
瘫痪。因此控制、调节光伏发电站发电量与来自水
基金项目：科技部公益性行业（气象）科研专项： “太阳能预报技术研究” （编号： GYHY201006036）；宁夏气象防灾减灾重点实验室项目：作者简介：崔洋，男，宁夏吴忠人，博士，高级工程师，主要从事气候变化、风能太阳能开发利用研究。E-mail： cuiyang@
随后北京城市建筑大学li24提出了基于灰色马尔科夫链的综合预测模型并将其用于该校试验用56kw并网光伏电站的发电量预测25时间趋势外推法是光伏发电量预测早期发展分类时间序列点预测法概率预测方法多元线性回归19arma17arima18灰色预测47马尔科20svm26随机森林48广义可加模型26分位数回归森林26qsvm26ffnn33rbfnn49rnn49mlpnn27模糊artmap50自适应小波网络36模型argmin24h误差91106230430150400505608312785123861251204151313813203110200355740723966539255105特点及预测效果模型简单运算量小实现容易预测准确度低无法适应天气非线性变化

短期太阳能光伏发电预测方法研究进展

短期太阳能光伏发电预测方法研究进展短期太阳能光伏发电预测方法研究进展一. 引言太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多人的关注。

然而，由于太阳能资源的不可控性以及太阳能光伏发电系统的复杂性，短期太阳能光伏发电的预测成为了太阳能行业发展的一个重要课题。

准确的太阳能光伏发电预测可以提高系统的稳定性，优化能源调度，提高能源利用效率，降低成本。

本文将系统地介绍近年来短期太阳能光伏发电预测的研究进展。

二. 太阳能光伏发电的影响因素太阳能光伏发电的预测需要考虑多个影响因素，包括太阳辐射、气象条件、云量、温度、湿度等等。

太阳辐射是太阳能光伏发电的主要驱动力，其变化直接影响光伏电池的发电效率。

同时，气象条件如风力、降雨等也会对太阳能光伏发电系统产生影响。

三. 短期太阳能光伏发电预测的方法目前，短期太阳能光伏发电预测主要采用了数学建模、统计分析和人工智能等方法。

以下将对几种常见的方法进行介绍。

A. 数学建模方法数学建模方法主要是基于太阳辐射与光伏电压、电流和功率之间的关系建立数学模型，通过计算模型来预测短期太阳能光伏发电的功率。

这种方法的优点是具备一定的准确性和可解释性，可以通过改变参数进行模型优化。

但是，数学建模方法对于影响因素的模拟与建模存在一定难度。

B. 统计分析方法统计分析方法主要是通过对历史数据进行分析和挖掘，根据历史数据的规律性来预测未来的太阳能光伏发电。

这种方法不需要考虑太阳辐射等影响因素的具体变化，只需要利用历史数据来进行统计预测。

然而，由于太阳能资源的不稳定性，统计分析方法的准确性仍然存在一定的局限性。

C. 人工智能方法人工智能方法是近年来研究热点，包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑、支持向量机等。

这些方法可以利用大量的历史数据进行训练，建立模型来预测未来的太阳能光伏发电。

人工智能方法具有较强的非线性拟合能力和适应性，可以较好地解决太阳能光伏发电预测中的不确定性问题。

四. 研究进展及应用近年来，短期太阳能光伏发电预测方法的研究进展非常迅速。

短期太阳能光伏发电预测方法研究进展

短期太阳能光伏发电预测方法研究进展摘要：太阳能被认为是一种理想的可再生能源。

太阳能光伏发电是太阳能利用的一种重要方式，不仅能缓解现有的能源危机，还能减轻因传统能源带来的各种环境问题，做好太阳能发电的短期预测越来越成为太阳能电站科学运维的关键因素，也成为大型并网光伏项目投资企业的研究重点。

基于此，本文阐述了短期太阳能光伏发电预测方法的研究进展。

关键词：太阳能光伏发电；短期预测研究；智能预测随着光伏发电的快速发展，越来越多的光伏电站接入电网。

由于光伏发电的随机性和间歇性，接入电网后会干扰电网，影响电网的稳定性，从而限制了光伏发电的发展规模。

对太阳能光伏电站的发电功率计容量进行预测，是提高光伏发电在电网中友好性和科学管理电站运维的一种有效途径。

一、太阳能光伏发电系统组成1、太阳能组件：它是太阳能发电系统中的核心部分，也是太阳能发电系统中价值最高的部分。

其作用是将太阳的辐射能力转换为电能，或送往蓄电池中存储起来，或推动负载工作。

2、直流汇流箱：将光伏组串有序连接，直流电流汇流，并起到设备保护和便于开展组串断合操作的电气设备柜。

3、逆变器：太阳能组件的直接输出一般都是12VDC、24VDC、48VDC。

为能向220VAC的电器提供电能，需要将太阳能发电系统所发出的直流电能转换成交流电能，因此需要使用逆变器。

4、升压变压器：将逆变器输出的交流电压升压至并网需要的电压等级，或升压传输至变电站二次升压后接入电网。

二、短期太阳能光伏发电预测方法1、直接预测法。

直接预测法(统计法)主要是基于数学统计预测理论和方法，包括概率、时间序列、人工智能等方法。

其程序简明，对光伏电站的位置和电力转换参数无要求；然而，为了保证预测结果的准确性，需要大量的光伏电站历史运行数据。

根据预测中使用的具体统计方法，可细分为时间序列法、时间趋势外推法、点预测法、概率预测法、智能预测法等。

2、间接预测法。

间接预测法(物理法)主要基于光伏发电系统的物理发电原理，无需历史运行数据，可在光伏电站建成后直接预测；但需光伏电站详细的地形图、发电站坐标、光伏电站功率曲线等光电转换参数等数据。

短期太阳辐射预测在光伏发电中的应用

短期太阳辐射预测在光伏发电中的应用引言：太阳能作为一种清洁、可再生的能源形式，已经在全球范围内得到广泛应用。

而光伏发电作为太阳能利用的一种重要方式，在能源转型和可持续发展中扮演着关键的角色。

然而，太阳能的可利用程度受到日照量以及太阳辐射的影响，因此短期太阳辐射预测在光伏发电中的应用具有重要意义。

本文将探讨短期太阳辐射预测的意义和方法，并分析其在光伏发电中的应用。

一、短期太阳辐射预测的意义1. 提高光伏发电效率太阳辐射是光伏发电的基础，准确预测短期太阳辐射能够帮助光伏发电站实现更好的能源规划和管理。

通过合理的运营策略，根据预测的太阳辐射情况，可以优化光伏发电系统在不同光照条件下的工作状态，提高光伏电池的发电效率，最大化太阳能资源的利用。

2. 降低运营风险太阳辐射的波动性是光伏发电站运营的一个关键风险因素。

通过准确预测短期太阳辐射，可以帮助光伏发电站制定更准确的能源管理计划，降低运营风险。

在光伏发电场站运行中，如果能提前得知太阳辐射将发生剧烈波动或突变，就可以及时调整发电设备的工作状态，避免因波动辐射而导致的设备损坏和能源损失。

二、短期太阳辐射预测方法1. 基于气象数据的方法短期太阳辐射预测可以利用气象数据，如气温、湿度、风速等相关因素，通过建立数学模型来进行预测。

这种方法利用了气象数据与太阳辐射之间的相关性，通过对历史数据和实时数据进行分析，来预测未来一段时间内的太阳辐射情况。

然而，由于气象数据的复杂性和不确定性，这种方法的预测准确度较低，需要与其他方法相结合使用。

2. 基于气象模型的方法基于气象模型的短期太阳辐射预测方法利用数值模拟技术，通过对大气的物理过程建模和计算，得出太阳辐射的预测结果。

这种方法可以利用大气物理学、气象学和数学模型等多个学科的知识，提供较为准确的预测结果。

然而，由于模型的复杂性和计算的成本，这种方法通常需要高性能计算设备的支持，并且对模型参数和输入数据的准确性要求较高。

三、短期太阳辐射预测在光伏发电中的应用1. 光伏电站运营管理准确的短期太阳辐射预测可以为光伏电站的运营管理提供重要参考。

短期太阳能光伏发电预测方法研究进展

短期太阳能光伏发电预测方法研究进展【引言】随着全球能源需求的不断增长和环境保护意识的加强，太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生能源逐渐受到关注。

然而，太阳能光伏发电的波动性与不确定性使得准确预测光伏发电量成为一个重要而具有挑战性的任务。

因此，研究人员致力于开发短期太阳能光伏发电预测方法，以提高光伏发电系统的效率和可靠性。

【背景】短期太阳能光伏发电预测是指对未来几小时甚至几天内的光伏发电量进行预估。

与长期预测相比，短期预测更为实际和迫切，因为它有助于电网运营商和太阳能发电厂商根据天气情况和发电需求进行更好的调度和优化。

【方法一：气象数据预测】光伏发电量与天气因素密切相关，因此利用气象数据进行预测是一种常见的短期光伏发电预测方法。

这些气象数据包括太阳辐射、空气温度、风速等。

根据历史数据和统计分析，可以建立数学模型，通过对气象数据的监测和处理，预测未来光伏发电量。

然而，该方法的准确性受到气象数据质量的影响，而且在发生突发天气变化时可能预测不准确。

【方法二：人工智能算法】近年来，人工智能算法在短期光伏发电预测中展现出巨大潜力。

神经网络、支持向量机、模糊逻辑等机器学习算法被广泛应用于光伏发电预测模型的建立。

这些算法可以根据历史数据和实时数据，学习光伏发电系统的非线性关系，从而准确预测短期发电量。

人工智能算法能够自动调整模型参数，适应不同数据模式和情况的变化。

尽管人工智能算法可以提高光伏发电预测的准确性，但它们也面临着数据不足和计算复杂性的挑战。

【方法三：模型集成方法】模型集成方法将不同的预测模型进行整合，从而得到更准确的光伏发电预测结果。

常用的集成方法包括加权平均、回归树和支持向量回归等。

通过结合多种模型的预测结果，可以弥补单一模型在某些情况下的不足，提供更可靠的短期预测。

模型集成方法的关键在于选择合适的权重和适当的集成策略。

【挑战与展望】尽管短期太阳能光伏发电预测方法取得了一些进展，但仍然面临着一些挑战。

超短期光伏发电功率预测方法的研究

摘要光伏发电呈现出时变性、波动性和随机性，对光伏发电的稳定性带来不利影响。

当光伏电站大规模接入电网后，由于其波动性给电网的整体稳定运行带来了巨大挑战，降低了电网运行的可靠性，增加了维护电网波动所带来的的运行和管理成本。

因此，光伏发电功率的准确且合理的预测对电网的安全调度、维护电网的稳定运行和提高光伏电站利用率具有重要意义。

目前传统的机器学习对光伏发电预测大多都是通过直接预测的方式，本文本着提升精度的思想，首先通过结合光伏的特征融合选取和模型参数组合选取的方式设计了一种基于改进Xgboost算法的光伏发电功率的预测模型。

考虑到这种方式的缺陷在于对极端天气的适用度较差，提出了一种基于天气类型的高斯混合聚类相似日筛选模型。

最后，针对单个模型提升精度有限的问题设计了基于Stacking模型融合的算法。

主要研究内容包括：（1）基于改进的Xgboost的超短期光伏预测算法。

目前传统的机器学习对光伏发电预测大多都是通过直接预测的方式，无法对特征进行有效的筛选。

本文设计一种改进的Xgboost的超短期预测算法，通过一种特征融合的方式去有效的筛选模型和参数组合的方式去有效提高Xgboost对光伏发电功率的预测精度。

（2）基于高斯混合聚类算法的相似日筛选模型。

为了解决光伏发电在一些极端天气(阴天、雨天等)下的光伏预测精度低的问题，在不同天气情况下基于高斯混合聚类算法设计了相似日的筛选模型。

与传统的筛选方式筛选出的样本在同一模型下进行对比分析，发现该方式筛选出的样本有利于模型在极端天气情况下的拟合。

（3）基于Stacking模型融合下的光伏发电功率预测算法。

针对单一的预测模型预测精度提升有限的问题，引入了集成学习的思想和方法，提出一种基于Stacking方法来结合支持向量机、BP神经网络、线性回归、决策树、xgboost等模型的短期预测方式，通过与单一模型Xgboost、BP神经网络相对比，精度有了明显的提升，通过与光伏发电的实际功率对比，具有很好的吻合性，在实际应用中具有很高的工程推广价值。

基于深度学习的太阳能光伏发电短期预测方法

基于深度学习的太阳能光伏发电短期预测方法基于深度学习的太阳能光伏发电短期预测方法随着全球能源需求的不断增长，太阳能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛的关注和应用。

太阳能光伏发电作为太阳能的主要利用方式之一，已经在世界范围内得到了广泛的应用和推广。

然而，由于太阳能的不稳定性和波动性，太阳能光伏发电的效率和可靠性受到了一定的制约。

因此，准确预测太阳能光伏发电的发电量对于电网的稳定运行和能源调度具有重要意义。

传统的太阳能光伏发电短期预测方法主要利用气象因素和历史数据进行建模和预测。

然而，这些方法往往难以准确预测复杂的太阳能光伏发电系统中存在的非线性和非稳态特性。

为了提高预测准确性和可靠性，近年来，基于深度学习的太阳能光伏发电短期预测方法逐渐发展起来。

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，具有强大的模型拟合能力和表征能力。

深度学习模型中的神经网络可以自动学习输入数据的特征表示，从而实现对复杂问题的高效预测。

在太阳能光伏发电短期预测中，深度学习模型可以通过学习太阳辐射、温度、湿度等气象数据与太阳能光伏发电功率之间的非线性关系，从而提高预测效果。

具体而言，基于深度学习的太阳能光伏发电短期预测方法可以分为两个步骤：特征提取和预测建模。

特征提取是指从原始的气象数据中提取有效的特征，以供深度学习模型使用。

常见的特征包括太阳辐射强度、温度、湿度、风速等。

预测建模是指利用深度学习模型对提取到的特征进行训练和预测。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

通过这两个步骤的组合，可以得到准确的太阳能光伏发电短期预测结果。

与传统的预测方法相比，基于深度学习的太阳能光伏发电短期预测方法具有以下优势：首先，深度学习模型具有较强的非线性建模能力，可以更好地捕捉太阳能光伏发电系统中的非线性关系。

这可以提高预测的准确性和可靠性。

其次，深度学习模型可以自动学习输入数据的特征表示，无需手动进行特征工程。

一种实用的超短期光伏发电预测方法

光伏发电作为清洁能源，既能满足经济社会
发展带来的对能源的需求，又能减少化石燃料的
及光伏电站建成后，其内部特性基本稳定，发电功率只与太阳辐射强度、温度等气象因素有关【】，因此本文提出一种通过气象因素找到历史相似日，然后根据相似日的历史数据取得光伏发电功
ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｏｒｄｅｒｔｏａｃｈｉｅｖｅｏｎｌｉｎｅｑｕｉｃｋｌｙｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｏｆｔｈｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｇｅｎｅｒａｔｉｏｎａｎｄ
ｈａｓｓｏｍｅｐｒｏｍｏｔｉｏｎａｌｖａｌｕｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｕｌｔｒａ－－ｓｈｏｒｔ－－ｔｅｒｍ；ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ；ｓｉｍｉｌａｒｄａｙ；ｔｙｐｉｃａｌｔｒｅｎｄ
安全性，本文提出了一种基于相似日典型变化趋势的超短期光伏发电预测方法。通过选择相似日，获得光伏发电功率的典型变化趋势，结合线性外推方法，得到超短期发电预测数据。最后，通过实际的算法案例进行验证，表明本文所用方法具有一定的推广价值。关键词：超短期；光伏发电；相似日；典型变化趋势ＴｈｅＰｒａｃｔｉｃａｌＦｏｒｅｃａｓｔＭｅｔｈｏｄｏｆＵｌｔｒａ．Ｓｈｏｒｔ．ＴｅｒｍＰｈ０ｔ０ｖ０ｌｔａｉｃＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ

一种光伏超短期预测方法及系统[发明专利]

专利名称：一种光伏超短期预测方法及系统专利类型：发明专利
发明人：杨明,司志远,于一潇,刘洋
申请号：CN202010589499.X
申请日：20200624
公开号：CN111815038B
公开日：
20220513
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本公开提出了一种光伏超短期预测方法,包括：对卫星可见光云图进行像素标准化处理，将标准化云图进行去底操作，获得只包含云信息的图像；利用只包含云信息的图像对未来超短期时刻目标区域的云图进行预测；将预测云图输入至卷积神经网络，获得云遮挡因子；融合云遮挡因子及与光伏功率或辐照度进行相关的影响因素，建立和光伏功率或辐照度的映射关系，利用该关系对待预测量进行预测。

卫星可见光云图数据获取途径比较简单且广泛，同时覆盖范围及视野较大，可以反映云层移动以及厚薄情况。

卷积神经网络特别适合于图像特征的提取及学习，将卷积神经网络与卫星云图相融合能够更好的捕捉云对于辐射光线的遮挡影响。

申请人：山东大学,山东汉思信息技术有限公司,济南睿能电力设计咨询有限公司
地址：250061 山东省济南市历下区经十路17923号
国籍：CN
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光伏发电短期预测研究进展综述

光伏发电短期预测研究进展综述光伏发电短期预测研究进展综述一、引言随着能源需求的不断增长，清洁能源的重要性日益凸显。

光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，具有广阔的应用前景。

然而，光伏发电的波动性和不确定性给能源调度和市场运营带来了挑战。

因此，进行准确可靠的光伏发电短期预测成为实现光伏发电积极融入能源系统的关键之一。

本文旨在综述光伏发电短期预测的研究进展，包括模型方法、数据源、影响因素和评价指标等方面的内容。

通过对相关研究的综合总结，为光伏发电的短期预测提供可行的参考。

二、模型方法光伏发电短期预测涉及多种模型方法，包括物理模型、统计模型和机器学习模型等。

1. 物理模型：基于天气预报、太阳光照强度、云量等气象数据，运用光伏发电系统的工作原理和数学模型进行推演和预测。

2. 统计模型：通过历史光伏功率数据的统计分析，建立特定的概率分布模型，如ARIMA模型、GARCH模型等。

3. 机器学习模型：包括神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型等，通过对大量历史数据的学习和训练，构建预测模型。

三、数据源光伏发电短期预测的数据源主要包括气象数据、光伏发电系统数据和市场运营数据。

1. 气象数据：包括太阳辐射、温度、湿度、风速等气象参数，通常来自气象观测站、卫星等。

2. 光伏发电系统数据：包括光伏阵列的功率输出、电流电压等参数，用于建立模型和确定模型参数。

3. 市场运营数据：包括光伏发电系统的市场运营信息，如市场电价、用电需求等，用于预测电量调度和市场行为。

四、影响因素光伏发电短期预测受多种因素影响，主要包括天气因素、光伏发电系统因素和人为因素。

1. 天气因素：包括太阳辐射强度、云量、温度、湿度、风速等，直接影响光伏发电系统的功率输出。

2. 光伏发电系统因素：包括组件类型、朝向角度、倾斜角度等，不同的系统配置会对发电能力产生影响。

3. 人为因素：包括操作管理、维护保养等，不同的人为干扰会对发电效果产生影响。

五、评价指标光伏发电短期预测的评价指标多样，常用的包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、相关系数（Correlation coefficient）等。