研究目的
为了比较不同时间序列预测模型（包括统计方法和基于人工智能的方法）在光伏输出功率预测中的表现，并评估它们在大规模光伏系统中的性能。
研究成果
当用于光伏功率输出的时间序列预测时，神经网络比建议的统计模型更准确且计算耗时更少。然而，无论是神经网络还是统计模型，在无法获取太阳辐照度测量值或任何天气参数的情况下，都只能有效预测光伏电站未来一小时内的发电量。
研究不足
该研究仅限于提前一小时预测，且无法获取太阳辐照度测量数据或任何气象参数。光伏电站的时间序列预测仅对提前一小时预测可靠。
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大规模光伏电站太阳能发电的时间序列预测
DOI：10.1016/j.renene.2019.12.131
期刊：Renewable Energy
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
准确的太阳能发电预测对于并网光伏系统至关重要，尤其是在环境条件波动的情况下。光伏功率输出的预测对保障电网运行、调度和电网能量管理具有关键作用。在缺乏历史太阳辐射测量数据或其他气象参数记录的地区，时间序列分析是光伏输出预测的关键要素之一。本研究严格对比了包括统计方法和基于人工智能方法在内的多种时间序列预测技术在光伏功率输出预测中的应用，并探究了预测时间范围变化对所有算法的影响。通过开展小时级太阳能发电预测来验证不同模型的有效性。本研究所用数据来自中国一座20兆瓦并网光伏电站的3640小时运行数据。
作者：
Hussein Sharadga，Shima Hajimirza，Robert S. Balog
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