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[2019年IEEE光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS-Fall）- 中国厦门（2019.12.17-2019.12.20）] 2019年光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS-Fall）- 中红外激光脉冲驱动双原子分子强场电离中的波长与偏振效应

DOI：10.1109/PIERS-Fall48861.2019.9021607 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 近年来，配电网中的太阳能渗透率快速增长，尤其在低压（LV）层面，这为配电网运行带来了新挑战。全球各地的配电系统运营商（DSO）正在发展智能电网理念，而太阳能发电预测正是这一新范式的关键工具。本文提出一种基于向量自回归框架的新型时空预测方法，该方法整合了智能电表和配电变压器控制器采集的太阳能发电观测数据。研究聚焦于居民光伏发电及中压（MV）/低压变电站层面的6小时超前预测。该框架已在葡萄牙埃武拉的智能电网试点项目中得到验证，使用了44个微型发电子单元和10个中压/低压变电站的数据。通过与自回归预测模型（AR——单变量模型）进行基准对比，平均预测精度提升了8%至10%。
作者： Ricardo J. Bessa，Artur Trindade，Vladimiro Miranda
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为应对配电网（尤其是低压配电网）中太阳能快速渗透带来的挑战，基于向量自回归框架开发一种适用于智能电网的新型时空预测方法。

研究成果

基于向量自回归框架提出的时空预测方法显著提高了智能电网的太阳能发电预测精度，相比自回归模型平均提升8%至10%。该方法利用分布式光伏发电数据提升预测准确性，尤其对前三时段预测效果显著，为智能电网管理的进一步研究和应用提供了可能。

研究不足

该研究仅限于葡萄牙埃武拉的智能电网试点项目，在未经调整的情况下可能无法直接适用于其他地区。所采用的预测方法专为极短期（最长提前6小时）设计，可能不满足长期预测需求。

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