光伏电站超短期功率预测方法的研究

光伏发电功率猜测方法探究综述一、引言光伏发电是一种以太阳能为源进行发电的清洁能源技术，具有环保、可再生、分布广泛等诸多优点，因此在世界范围内得到广泛应用和进步。

然而，由于太阳辐射的不稳定性以及天气变化的影响，光伏发电的功率输出存在一定的不确定性，这使得光伏电站的电网接入和运行调度管理面临一定的挑战。

因此，准确猜测光伏发电功率具有重要的现实意义，能够提前调整发电规划、优化电网运行以及降低电力系统的不良影响。

二、光伏发电功率猜测方法分类依据猜测方法的不同，在光伏发电功率猜测领域已经出现了多种不同的探究方法。

这些方法可以大致分为气象数据法、数学模型法、机器进修法和混合方法等几个类别。

1. 气象数据法气象数据法是一种基于历史气象数据与光伏发电功率之间的干系进行猜测的方法。

主要基于样本数据分析、数据模型建立和参数拟合等过程实现。

这种方法的优点是简易易行，但受数据采集和模型假设的限制较大，可能无法准确猜测极端天气状况下的功率变化。

2. 数学模型法数学模型法接受物理模型或统计模型来描述光伏发电功率与气象参数之间的干系。

物理模型法基于太阳辐射传输、光电转换等原理构建模型，具有较高的准确性和可诠释性，但需要较多的实时气象数据和计算资源。

统计模型法则是通过历史数据的统计分析建立模型，并对将来的光伏功率进行猜测。

这种方法不需要太多的计算资源，但对样本数据要求较高，且无法抓取非线性干系。

3. 机器进修法机器进修法是一种基于数据驱动的猜测方法，通过训练机器进修算法模型来建立猜测模型。

这种方法基于大量的历史数据，能够较好地抓取数据之间的干系和非线性特征。

常用的机器进修算法包括人工神经网络、支持向量机、决策树等。

机器进修法具有较高的猜测准确性，但对数据质量和样本数量要求较高。

4. 混合方法混合方法是将多种猜测方法结合起来使用，以提高猜测效果。

例如，可以将气象数据法与机器进修法相结合，利用气象数据法快速猜测，再利用机器进修法进行后续调整和优化。

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。

超短期光伏发电功率预测方法的研究发布时间：2021-09-04T01:28:09.270Z 来源：《福光技术》2021年9期作者：杨云亮[导读] 但这些相似日的选取过于主观，无法客观精确地反应不同因素对光伏发电功率的影响。

云南滇能智慧能源有限公司云南昆明 650000摘要：随着全球范围内能源危机的加剧，新能源发电技术越来越受到重视。

光伏发电技术因其突出的环境效益，近年来得到了广泛的应用。

但由于光伏发电技术受温度、湿度等环境因素的影响，输出功率表现出实时变化、随机波动的特点，大规模光伏发电并网将对电网带来巨大的冲击。

因此，开展光伏发电功率超短期预测研究，指导光伏并网调度，对维持电网稳定运行具有重要意义。

关键词：超短期；光伏发电；功率预测1光伏发电功率预测随着经济的快速发展，全国各地用电量也随之增长，但是配电网的建设投入仍远远滞后于当前网络负荷的增长，导致部分地区电力供应紧张，甚至影响系统的运行安全。

光伏发电具有清洁和可再生的特点，其并网大大减轻了配电网负荷高速增长带来的困难，并在一定程度上提高了配电网的供电能力；但各种外在因素都会不同程度地影响光伏发电，使其具有随机、间歇和波动的特点。

若光伏大规模并入电网，则可能会对电网系统造成冲击，进而影响电网系统的稳定性，因此对光伏发电功率进行精确预测对于保障电网系统稳定性重要意义。

目前，间接预测法和直接预测法是光伏发电预测的主要方法。

间接预测法基于物理模型，需要先对太阳光照强度进行预测，然后再进行光伏发电预测，流程较为复杂。

直接法依靠历史数据，直接预测光伏发电功率，建模较为简单，预测成本也比较低，因此在光伏发电预测中得到了广泛应用。

在预测过程中，训练和测试数据间存在的差异会造成预测误差，因此越来越多的研究人员将数据预处理方法应用于样本数据处理。

在对数据进行聚类处理方面，众多文献基于相似日理论，通过各种聚类算法对数据进行聚类，这些算法包括灰色关联系数法、密度峰值聚类法、K 均值算法等，然后应用各种预测模型对光伏发电功率进行预测，但这些相似日的选取过于主观，无法客观精确地反应不同因素对光伏发电功率的影响。

光伏发电功率超短期预测方法综述光伏发电功率超短期预测方法综述近年来，随着可再生能源的快速发展，光伏发电在能源领域扮演了日益重要的角色。

然而，由于光伏发电的不稳定性，其功率预测成为了保障电网稳定运行的一项关键任务。

光伏发电功率超短期预测旨在对光伏发电功率进行分钟级别的预测，可以为发电厂商、电力市场和电网调度等提供重要的参考依据。

本文将对光伏发电功率超短期预测方法进行综述，介绍目前常用的方法和技术。

一、基于历史数据的方法基于历史数据的方法是光伏发电功率预测中最常见的方法之一。

它通过分析历史光伏功率数据，提取相关特征，并建立统计模型来进行预测。

常见的统计模型包括回归模型、时间序列模型和人工神经网络模型等。

回归模型如线性回归、支持向量机回归等可以建立光伏发电功率与气象因素、日照时间等之间的关系，并进行预测。

时间序列模型如ARIMA模型、MA模型可以通过分析时间序列数据的趋势、季节性等进行预测。

人工神经网络模型如多层感知器、循环神经网络等可以通过学习历史数据的非线性关系进行预测。

二、基于天气预报的方法天气因素是影响光伏发电功率的重要因素，因此天气预报信息可以提供对光伏发电功率的合理预测。

基于天气预报的方法利用气象数据和天气预报模型，结合历史光伏功率数据，在预测时考虑天气因素的影响。

常见的天气预报模型包括数值天气预报模型和统计天气预报模型。

数值天气预报模型如WRF模型、GFS模型等通过数值计算大气物理过程得到天气预报结果。

统计天气预报模型如逐日聚类模型、回归模型等通过分析历史天气数据，建立统计模型来进行预测。

三、基于模型组合的方法由于光伏发电功率受多种因素影响，单一预测模型往往难以准确预测。

因此，基于模型组合的方法可以通过结合多个模型的预测结果，提高预测的准确性。

常见的模型组合方法包括模型融合和模型堆叠。

模型融合方法如平均法、加权法等通过对多个模型的预测结果进行平均或加权，得到最终预测结果。

模型堆叠方法如层次回归、AdaBoost等通过将多个模型的预测结果作为输入，构建一个新的模型来进行预测。

光伏发电系统输出功率短期猜测技术探究一、引言近年来，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了全球越来越多的关注和应用。

光伏发电系统的输出功率的短期猜测对于电网调度、能源规划和电力市场运营等方面具有重要意义。

光伏发电系统的输出功率受到天气变化、云层遮挡、光照强度变化等多种因素的影响，导致其输出功率呈现出一定的波动性。

因此，准确地猜测光伏发电系统的输出功率，对于实现经济、高效地利用光伏发电系统具有重要意义。

二、光伏发电系统输出功率猜测方法1. 基于物理模型的猜测方法基于物理模型的猜测方法是利用对光伏电池组件的物理特性和天气状况的综合分析，建立数学模型，猜测光伏发电系统的输出功率。

这种方法需要对光伏电池组件的光电特性、温度特性等进行详尽的试验和分析，以获得准确的模型参数。

然后，依据天气预报等数据，通过模型运算，猜测光伏发电系统的输出功率。

2. 基于统计模型的猜测方法基于统计模型的猜测方法是通过对历史光伏发电系统的输出功率数据进行统计分析，建立统计模型，猜测将来的输出功率。

这种方法不需要对光伏电池组件的详尽特性进行试验，只需要对历史数据进行统计分析，得到适用于猜测的模型。

然后，依据天气预报等数据，通过模型运算，猜测光伏发电系统的输出功率。

3. 基于人工智能的猜测方法基于人工智能的猜测方法是利用神经网络、支持向量机等机器进修算法，对光伏发电系统的输出功率进行猜测。

这种方法不需要事先建立数学模型或统计模型，只需要将历史数据输入到神经网络中进行训练，然后通过训练好的网络进行输出功率的猜测。

这种方法可以适应光伏发电系统输出功率的非线性特性，并且可以通过不息优化网络结构和参数，提高猜测精度。

三、光伏发电系统输出功率短期猜测技术的应用光伏发电系统输出功率的短期猜测技术在电网调度、能源规划和电力市场运营中具有广泛的应用。

起首，光伏发电系统输出功率的短期猜测可以为电网调度提供准确的电量猜测数据，援助电网调度员合理打算电力供应和需求，保证电网的平衡和稳定。

光伏发电超短期输出功率的概率预测若干方法研究光伏发电超短期输出功率的概率预测若干方法研究随着能源需求的增长和可再生能源的开发利用，光伏发电作为一种清洁、可再生、环保的能源来源，得到广泛应用。

然而，由于天气条件的影响，光伏发电的输出功率存在着一定的波动性。

为了更好地利用光伏发电系统，降低运营成本并提高能源效率，预测光伏发电超短期输出功率的准确性至关重要。

本文将探讨光伏发电超短期输出功率的概率预测方法。

首先，了解光伏发电系统的特性对预测输出功率具有重要意义。

光伏发电系统受到多种因素的影响，如太阳辐射、气温、风速等。

这些因素会导致光伏发电的输出功率发生变化。

因此，在进行概率预测时，需要全面考虑这些关键因素。

一种常用的预测方法是基于时间序列分析。

通过对历史光伏发电功率数据进行统计分析，可以确定某种模式或趋势。

利用这些模式和趋势，可以预测未来时间段内的光伏发电功率。

时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

这些方法在预测出未来光伏发电功率的均值后，还可以计算出相应的概率分布。

另一种常见的预测方法是基于物理建模。

光伏发电系统的物理特性可以通过建立数学模型来描述。

根据太阳辐射、气温等输入变量，可以计算出预期的光伏发电功率输出。

建立物理模型需要考虑到光伏电池的工作原理以及各种影响因素的作用机制。

这种方法的优势在于预测结果具有明确的物理意义，但需要较为准确的参数输入和对模型的精确建立。

机器学习方法在近年来也得到了广泛应用。

通过收集大量光伏发电功率及相关气象数据，并将其作为训练样本，可以运用机器学习算法进行预测。

神经网络、支持向量机和随机森林等方法在光伏发电功率预测中被广泛采用。

这些方法能够自动从数据中学习出更加准确的模式和关联规律，进而实现对未来光伏发电功率的预测。

除了上述方法外，还可以考虑结合多种预测方法进行综合预测。

例如，可以将时间序列分析方法与机器学习方法相结合，通过利用它们各自的优势，提高预测结果的准确性。

基于PSO-DE-BP的光伏发电功率短期预测基于PSO-DE-BP的光伏发电功率短期预测引言随着全球能源需求的增长和环境保护的意识增强，光伏发电作为一种可再生清洁能源，在能源领域越来越受到关注。

光伏发电的有效运营和管理需要准确的功率预测，以便实现最大化的能源利用和经济效益。

传统的预测方法面临着许多挑战，如天气变化、能源源波动等。

因此，本文将介绍一种基于粒子群优化和差分进化算法改进的BP神经网络（PSO-DE-BP）来进行光伏发电功率的短期预测。

一、光伏发电功率预测的重要性光伏发电功率预测是实现光伏发电系统稳定运行的关键。

准确预测光伏发电功率可以实现对光伏电站的优化管理，包括电站的调度、能源的规划和电网的稳定性等。

光伏发电功率预测的准确性直接影响到电网的规划和电力系统的稳定性。

二、光伏发电功率预测的挑战光伏发电功率预测面临许多挑战。

首先，光伏发电受天气条件的影响较大，包括光照强度、温度和风速等。

这些因素都会对光伏发电功率产生影响，因此需要对这些因素进行准确的测量和预测。

其次，光伏发电功率存在较大的波动性，受光伏电池组件的性能、晶体硅种类和组件的尺寸等因素的影响。

这使得光伏发电功率的预测变得复杂而困难。

三、PSO-DE-BP模型的介绍1. 粒子群优化算法（PSO）粒子群优化算法是一种模拟生物群体行为的启发式优化算法。

它通过模拟鸟群觅食的行为，寻找最优解。

粒子群优化算法具有全局搜索和快速收敛的优势，可以用来解决复杂的非线性优化问题。

2. 差分进化算法（DE）差分进化算法是一种全局优化算法，适用于连续优化问题。

差分进化算法通过引入差异操作来实现全局搜索，再通过交叉和选择操作来实现快速收敛。

差分进化算法具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度。

3. BP神经网络BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，可以用来解决回归和分类问题。

BP神经网络通过训练样本来调整网络的权值和阈值，以实现对未知数据的预测。

然而，传统的BP神经网络存在着训练过程收敛速度慢、易陷入局部最小值等问题。

基于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测基于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测一、引言能源是现代社会发展的基石，而清洁可再生能源的利用则成为了关注的焦点。

光伏发电作为清洁、可再生的能源形式之一，具有广阔的应用前景。

然而，由于天气等自然环境的影响，光伏发电存在一定的波动性，这就需要对光伏发电的功率进行预测，以便更好地调度能源和优化能源利用。

二、光伏发电功率预测的意义1. 提高能源利用效率：通过准确预测光伏发电功率，可以更好地进行电力系统调度和能源优化，提高能源利用效率。

2. 保障电力供应：准确预测光伏发电功率可以帮助电力系统管理者及时采取相应措施，确保电力供应的连续稳定性。

3. 减少能源浪费：对于光伏发电，如果能够准确预测功率波动，就可以合理安排其他能源的供应，减少能源浪费。

三、光伏发电功率预测方法的综述1. 基于统计模型：利用历史数据分析和拟合，建立统计模型进行预测。

2. 基于物理模型：通过建立光伏发电的物理模型，考虑光照、温度等因素，进行功率预测。

3. 基于机器学习：利用机器学习算法对大量数据进行训练，建立预测模型。

四、光伏发电功率预测的挑战1. 数据集的多样性：光伏发电的功率受多种因素的影响，如天气、环境等，不同地区、不同时间的数据集差异较大。

2. 多变性和不确定性：光伏发电的功率具有较大的波动性，受天气等因素的多变影响，预测结果存在一定的不确定性。

五、基于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测方法1. 数据采集与整理：收集光伏发电的历史数据，并对数据进行清洗和整理，去除异常值和噪声。

2. 数据集蒸馏：将原始数据集分为多个子数据集，每个子数据集代表一个特定时期的数据，如每小时、每天等。

对每个子数据集分别进行预测。

3. 特征提取与选择：对每个子数据集提取有效特征，并根据特征的重要性进行选择，减少冗余信息。

4. 模型训练与优化：采用机器学习算法对每个子数据集进行训练和优化，建立对应的预测模型。

5. 模型融合与集成：将所有子数据集的预测结果进行融合，得到最终的光伏发电功率预测结果。

／２０２３ ０９光伏发电功率短期预测方法研究潘晨玥（国网江苏省电力有限公司宝应县供电分公司）摘　要：煤炭、石油、天然气等不可再生能源的使用，严重降低了空气质量，光伏并网由于可再生、无污染以及资源丰富的特点受到了社会各界人士的喜爱，但是光伏并网发电系统会从许多的不同层面影响电网的电能质量。

本文重点分析了分布式光伏发电并网系统，对低压配电网的数学模型进行推导，并且从电路基本理论角度分析光伏配电电源对配电网电能质量产生的作用，发现配电网电压波动与光伏电源容量和短路容量密切相关。

关键词：光伏发电；电能质量；分布式光伏并网；电压波动０　引言大量开采化石能源对环境造成了非常大的影响，可持续发展的理念逐渐深入人心，因此对于太阳能的开发和利用尤为重要。

世界上的能源来自于太阳系中的恒星，太阳能是一种可以再生、没有污染的能源，据不完全统计，现如今我国太阳能发电量年均增加５７ １％，光伏发电已经成为了我国的一个新产业［１］。

光伏发电的应用不但可以实现直流微电网的功能，还可以实现光伏发电并网，所谓光伏发电并网是指光伏电池板发出电以后通过逆变器对电能进行转换，然后并入交流电力网络，供用户使用；直流微电网简单来说就是不对电能进行逆变，直接对直流电进行控制和利用［２ ３］。

１　光伏并网发电系统及电能质量概述１ １　光伏发电系统的组成光伏并网系统一般包含光伏阵列、并网逆变器等组成部分。

对于双级并网逆变器，还包含ＤＣ ＤＣ变换器；分布式光伏发电系统一般情况下还会包含有储能电池。

光伏阵列就是光伏电池板，它是最基础也是最核心的部分，通过光伏电池板可以把光照转化为电能；ＤＣ ＤＣ变换器的主要功能是把宽电压范围的低电压转化为恒定的高电压，同时ＤＣ ＤＣ变换器还具备最大功率点追踪（ＭＰＰＴ）控制功能；光伏阵列发出的直流电需要经过逆变器逆变成交流电再并网。

包含储能电池的光伏发电系统结构如图１所示。

图１　可调度光伏并网系统结构１ ２　光伏发电系统关键技术和原理（１）光伏电池光伏电池能够把光能转换成电能主要是利用了Ｐ Ｎ结的光生伏打效应。

光伏发电超短期输出功率的概率预测若干方法研究光伏发电超短期输出功率的概率预测若干方法研究引言：随着可再生能源的快速发展和环境保护意识的提高，光伏发电作为一种清洁、可再生能源，得到了广泛应用。

然而，光伏发电的特点是受天气、气候和环境等因素的影响，使得其输出功率具有较大的不确定性。

因此，光伏发电超短期输出功率的概率预测研究成为了提高系统运行的可靠性和经济性的关键问题。

一、概率预测的研究意义光伏发电系统的输出功率是一个具有随机性的变量，其输入变量包括太阳辐射、气温、风速等多种因素。

通过对这些因素进行概率预测，可以有效地降低发电系统的不确定性，提高其运行效率和稳定性。

概率预测还能够为光伏发电的经济运行提供参考，优化能源调度和电力市场交易等决策，对于电力系统的可靠性和可持续发展具有重要意义。

二、影响光伏发电输出功率的因素光伏发电系统的输出功率主要受太阳辐射、温度、天气变化、阴影遮挡等因素的影响。

其中，太阳辐射是影响光伏发电输出功率的最主要因素，其变化与日出日落时间、云量、大气湿度等相关。

温度对光伏电池的性能也有重要影响，电池温度的升高会降低其输出功率。

此外，风速和阴影遮挡等因素也会导致光伏发电输出功率的变化。

三、基于统计方法的概率预测模型1. 时间序列模型：时间序列模型是一种基于历史数据分析的方法，通过分析光伏发电系统的输出功率时间序列特征，建立预测模型。

常用的时间序列模型有ARIMA模型、ARCH模型等。

这些模型通过对历史数据的拟合来预测未来的输出功率，适用于较稳定的气候条件下。

2. 神经网络模型：神经网络模型是一种基于人工神经元网络的方法，通过学习网络的权值和阈值来实现对输出功率的预测。

这些模型可以适应非线性的关系，具有较好的泛化能力和适应性。

常用的神经网络模型有多层感知机、支持向量机等。

3. 遗传算法模型：遗传算法模型是一种基于进化计算的方法，通过模拟生物进化的过程来寻找最优解。

在光伏发电输出功率的概率预测中，遗传算法模型可以通过不断迭代优化模型参数来达到较高的预测精度。

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。

光伏发电功率预测方法与预测统计的分析摘要：光伏发电是太阳能发电的一个主要方式，其利用太阳光照射在光伏发电系统中的光伏电池上产生光生伏特效应，将光能直接转换成电能。

其与核电、水电、风电以及生物能发电等可再生能源的利用相比，太阳能因其具有安全、无噪声、利用限制小、方便灵活等优点，在近年来得到了显著发展。

因此为了充分发挥其作用，本文对光伏发电功率预测方法与预测统计进行了探讨分析。

关键词：光伏发电；功率；预测方法；预测统计；原理；必要性；方法光伏发电分为离网和并网两种形式，随着光伏并网技术的成熟与发展，并网光伏发电已成为主流趋势。

由于大规模集中并网光伏发电系统容量的急速增加，并网光伏发电系统输出功率固有的间歇性和不可控等缺点对电网的冲击成为制约并网光伏发电的重要原因。

因此为了保障光伏发电的有效性，以下就光伏发电功率预测方法与预测统计进行了探讨分析。

一、光伏发电功率预测方法的分析1、依据预测过程分类。

依据预测过程不同可分为直接预测法和间接预测法。

直接预测法是采集历史光伏功率数据分析后做出预测，数据包括气象数据、辐射数据和其他数据，直接预测法的难度相对较大。

间接预测法则是先对光伏接收板或者地面太阳辐射程度，再对光伏功率进行预测，这也导致间接预测法相对较复杂。

2、根据预测时间分类。

根据预测时间不同，光伏效率预测方法可以分为超短期功率预测、短期功率预测和中长期功率预测。

超短期光伏功率预测时间小于四小时，主要将统计与物理相混合，根据地球同步卫星拍摄实时传输来的卫星云图来推测云层运动情况并以此推断出辐射强度对光伏功率进行预测。

超短期预测可以提供瞬间功率变化信息。

常用的超短期预测方法大致可分为线性预测法与非线性预测法和综合预测法。

3、根据预测区域分类。

根据预测区域的大小可以分为单场光伏功率预测和区域光伏功率预测。

单场光伏功率预测是对单一的一个光伏电站的功率进行预测，单场预测多数运用在运行优化以及运行控制上。

区域光伏功率预测则是对整个区域内的多个光伏电站综合起来进行预测，区域预测可以看出区域内的光伏发电电力值、对电力部门的电力调度和光伏电站与电网的对接起着重要作用二、光伏发电预测统计原理及其必要性的分析1、光伏发电预测统计原理分析。

光伏发电系统功率预测方法研究综述光伏发电系统功率预测方法研究综述引言光伏发电是利用太阳能将光能转化为电能的一种可再生能源技术。

随着人们对环境污染问题的日益关注和对可再生能源需求的增加，光伏发电系统在能源领域越来越受到关注。

然而，由于太阳辐射和天气条件的不稳定性，光伏发电系统的功率输出也会随之波动。

因此，准确预测光伏发电系统的功率对于优化系统运行、提高能源利用效率具有重要意义。

本文将对光伏发电系统功率预测方法的研究进行综述，总结并分析各种方法的优缺点，以及现有的问题和挑战。

一、基于经验模型的功率预测方法经验模型是根据历史数据和经验公式建立的，可以根据太阳辐射、温度和云量等天气因素预测光伏发电系统的功率。

其中，常用的经验模型包括最小二乘法模型、人工神经网络模型和支持向量回归模型等。

这些模型在一定程度上可以预测光伏发电系统的功率，但是由于经验模型无法考虑到物理机制和复杂的非线性关系，其预测精度有限，容易受到数据质量和天气条件的干扰。

二、基于物理模型的功率预测方法物理模型是基于光伏发电系统的物理特性和器件参数建立的，可以通过模拟和计算来预测光伏发电系统的功率。

常用的物理模型有等效电路模型、能量平衡模型和辐射传输模型等。

物理模型考虑了光伏发电系统的内在机理和天气条件对功率输出的影响，具有更好的预测精度。

然而，物理模型需要准确的输入参数和系统参数，对数据要求较高，且模型的建立和计算较为复杂。

三、基于统计学的功率预测方法统计学方法是根据历史数据的统计规律和趋势进行预测的，可以通过时间序列分析、自回归模型和支持向量机等方法进行功率预测。

这些方法不需要太多的物理参数和系统信息，仅依赖于历史数据。

统计学方法的优点在于简单易用且不受物理参数和系统复杂性的限制，但是在数据不足或存在异常点等情况下，预测精度可能不高。

四、基于深度学习的功率预测方法随着深度学习的兴起，基于神经网络的功率预测方法逐渐成为研究热点。

深度学习方法可以自动提取特征，建立复杂的非线性映射关系，具有较高的预测精度。

基于两阶段不确定性量化的光伏发电超短期功率预测基于两阶段不确定性量化的光伏发电超短期功率预测摘要：光伏发电在可再生能源领域具有重要地位，但其波动性对电网的稳定性构成挑战。

本文基于两阶段不确定性量化的方法，旨在预测光伏发电的超短期功率，并提供有效的应对措施。

首先，对光伏发电系统的不确定性进行建模和分析，包括天气、环境、设备等因素的影响。

然后，通过时间序列分析和机器学习方法，建立预测模型，对光伏发电功率进行预测。

最后，提出一系列针对不确定性的应对策略，以提高光伏发电系统的可靠性和经济性。

关键词：光伏发电、功率预测、不确定性量化、时间序列分析、机器学习、可靠性、经济性第一章引言近年来，能源消耗和环境问题日益突出，因此可再生能源受到了广泛关注。

其中，光伏发电以其清洁、可再生、无噪音污染等特点成为主要发展方向之一。

然而，由于天气、环境以及设备等因素的不确定性，光伏发电系统的波动性较大，给电网的稳定性带来了挑战。

为了解决光伏发电系统的不确定性问题，很多研究者提出了各种预测方法。

在这些方法中，超短期功率预测是一种关键技术，能够提前几分钟至几小时预测光伏发电的功率变化。

这对于电网运营商和能源管理部门来说具有重要意义，可以采取相应的措施，确保电网的稳定运行。

本文基于两阶段不确定性量化的方法，旨在提高光伏发电系统超短期功率预测的准确性和可靠性。

下面分别介绍光伏发电系统的不确定性建模和分析，以及两阶段预测模型的建立。

第二章不确定性建模与分析2.1 天气因素的不确定性光伏发电受天气因素的影响较大，如阳光辐射、温度、湿度等都会对光伏板的发电效率产生影响。

而这些天气因素的变化具有一定的随机性和不确定性。

因此，本文采用天气预报数据作为输入，通过时间序列分析方法进行建模和分析。

2.2 环境因素的不确定性除了天气因素外，光伏发电还受到环境因素的影响，如地理位置、大气污染、阴影等。

这些因素的变化也具有一定的随机性和不确定性。

本文考虑了这些因素的影响，并通过数据分析方法进行建模和分析。

基于EEMD-LSTM方法的光伏发电系统超短期功率预测基于EEMD-LSTM方法的光伏发电系统超短期功率预测一、引言光伏发电系统作为一种可再生能源发电方式，在现代社会中得到了广泛应用。

光伏发电的功率预测对于电力系统的稳定运行、电能调度以及社会经济发展具有重要意义。

超短期功率预测是指对未来数分钟至数小时内的光伏发电功率进行预测。

准确的超短期功率预测可以提高光伏发电系统的效率和性能，同时降低电力系统的运行成本。

二、研究背景超短期功率预测是光伏发电系统中一项重要的技术挑战。

光伏发电功率受到多种因素的影响，如天气条件、太阳辐射强度、温度等。

传统的统计学方法在功率预测中存在一定的局限性，难以准确预测光伏发电功率的波动性。

因此，基于人工智能的方法成为了光伏发电系统功率预测的研究热点。

三、方法介绍本文提出了基于EEMD（经验模态分解）和LSTM（长短期记忆网络）的方法用于光伏发电系统超短期功率预测。

EEMD是一种基于数据处理的时频分析方法，能够有效地提取信号的非线性、非平稳特征。

LSTM是一种递归神经网络模型，具有记忆单元和遗忘门的特性，能够处理时间序列数据的长期依赖关系。

1. 数据预处理首先，本文对光伏发电系统的历史功率数据进行采集和整理。

为了提高数据的可靠性和准确性，采集数据的间隔时间应尽量小，同时保证数据的连续性和完整性。

然后，对采集到的数据进行归一化处理，消除数据间的量纲差异。

2. EEMD分解EEMD是将原始信号分解为一组本征模态函数（IMFs，Intrinsic Mode Functions）的方法，每个IMF是一个具有固定频率特征的振动模态。

通过EEMD分解，可以将光伏发电功率的时间序列信号分解为多个不同频率的成分。

3. LSTM模型训练与预测将EEMD分解得到的IMFs作为输入，建立LSTM模型。

由于LSTM模型具有良好的序列建模和时间依赖性处理能力，能够对光伏发电功率的波动性进行有效学习。

通过训练LSTM模型，得到光伏发电功率的预测结果。

基于VMD-LSTM与误差补偿的光伏发电超短期功率预测基于VMD-LSTM与误差补偿的光伏发电超短期功率预测一、引言随着全球对清洁能源的需求日益增长，光伏发电作为一种可再生能源方式，越来越受到人们的关注。

光伏发电系统的功率预测是优化运营和管理光伏电站的重要环节。

然而，光伏发电的功率具有不稳定和随机性的特点，其精确预测一直是一个挑战。

本文将提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法，用于光伏发电超短期功率的预测，并引入误差补偿技术提高预测精度。

二、方法A. VMDVMD是一种信号分解方法，能够将原始信号分解为多个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF)，并且每个IMF函数都具有不同的频率。

VMD的主要思想是利用Hilbert-Huang变换将原始信号转换成一组IMF函数，然后再将IMF函数与信号频谱进行相对应的融合。

通过VMD的分解，光伏发电的功率信号可以被分解为不同频率区间的IMF函数，这为后续的功率预测建模提供了基础。

B. LSTMLSTM是一种特殊的循环神经网络，能够有效地对时间序列数据进行建模。

LSTM具有长短期记忆的能力，可以学习时间序列中的长期依赖关系。

在光伏发电的功率预测中，我们可以利用LSTM网络对IMF函数进行序列建模，从而实现超短期功率的预测。

C. 误差补偿在实际应用中，功率预测存在一定的误差，为了提高预测精度，我们引入误差补偿技术。

具体步骤如下：首先，根据LSTM网络的预测结果和实际观测值计算预测误差。

然后，将预测误差作为输入，再次利用VMD将误差信号分解为多个IMF函数。

接下来，利用LSTM对每个IMF函数进行序列建模，并得到每个IMF函数的误差修正值。

最后，将修正后的IMF函数与原来的IMF函数相加，得到修正后的功率预测结果。

三、实验设计与结果分析本文将以某光伏电站的实际功率数据作为实验对象，利用提出的方法进行光伏发电超短期功率的预测。