研究目的
对十种近期神经网络与智能算法在短期光伏预测中进行全面对比分析，并提出一种新的混合预测策略。
研究成果
所提出的混合方法在所有方法中表现最为出色，能够纠正错误波动和负面预测。将几种优秀模型进行简单组合，可以产生比任何单一方法都更可靠的预测结果，尤其是在缺乏完整模型训练数据的情况下。
研究不足
神经网络的训练过程具有很大的随机性，而智能算法通常更具鲁棒性。预测性能受季节影响显著，冬季由于辐照数据不足成为最具挑战性的时期。
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[IEEE 2019年国际智能能源系统与技术会议(SEST) - 葡萄牙波尔图 (2019.9.9-2019.9.11)] 2019年国际智能能源系统与技术会议(SEST) - 光伏发电预测中的机器学习算法
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DOI：10.1109/SEST.2019.8849106
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
由于太阳能发电具有内在的间歇性和随机性特征，对光伏发电量进行精准预测对于高比例光伏电力系统的运行与规划至关重要。近年来虽涌现出多种基于机器学习算法的光伏预测方法，但现有文献仍缺乏在统一框架下对这些方法性能的完整评估。本文通过对比分析，评估了十种近期文献中的神经网络与智能算法在光伏短期预测中的应用效果。所有方法均在英国一座406兆瓦峰值光伏电站的年度数据集上经过精细调参与性能测试。此外，研究还提出并评估了一种新型混合预测策略——该策略由表现最优的预测模型聚合而成。MATLAB仿真结果表明：季节因素会影响所有方法的预测精度，而所提出的混合预测方法整体表现最为优异。
作者：
Di Su，Efstratios Batzelis，Bikash Pal
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