《2024年光伏发电系统功率预测方法研究综述》范文.pdfVIP

《光伏发电系统功率预测方法研究综述》篇一

一、引言

随着全球能源结构的转变和环保意识的提高，可再生能源的

研究与应用越来越受到重视。其中，光伏发电作为清洁、环保的

能源形式，其发展势头迅猛。然而，光伏发电系统的功率输出受

多种因素影响，如天气条件、季节变化、设备老化等，因此，对

光伏发电系统功率进行准确预测，对于提高其运行效率、降低运

维成本、实现最大化利用具有重要意义。本文旨在全面梳理和分

析光伏发电系统功率预测方法的研究现状和进展。

二、光伏发电系统功率预测的方法

1.物理模型法

物理模型法主要依据光伏电池的工作原理和光、电转换过程，

通过建立物理模型来预测光伏发电系统的功率。该方法考虑了光

照强度、温度、光谱分布等环境因素对光伏电池的影响，能够较

为准确地反映光伏系统的实际工作状态。然而，物理模型法需要

大量的实验数据和复杂的计算过程，因此在实际应用中存在一定

的局限性。

2.统计学习法

统计学习法主要利用历史数据和统计规律来预测光伏发电系

统的功率。该方法通过收集光伏系统的历史运行数据，利用统计

模型对数据进行拟合和分析，从而预测未来的功率输出。常见的

统计模型包括线性回归模型、支持向量机、神经网络等。统计学

习法具有简单易行、适用性强的优点，但在处理复杂多变的实际

环境时，其预测精度有待提高。

3.组合预测法

组合预测法是将多种预测方法进行组合，以充分利用各种方

法的优点，提高预测精度。常见的组合预测法包括加权平均法、

最优组合法等。通过将物理模型法和统计学习法等方法进行组合，

可以充分利用各自的优点，提高预测精度。此外，还有一些新兴

的预测方法，如基于深度学习的预测方法等，也受到了广泛关注。

三、光伏发电系统功率预测的挑战与展望

尽管光伏发电系统功率预测方法已经取得了一定的研究成果，

但仍面临诸多挑战。首先，由于天气条件和季节变化等因素的影

响，光伏系统的功率输出具有较大的波动性，给预测带来了困难。

其次，光伏系统的设备老化、故障等问题也会影响其功率输出，

给预测带来不确定性。此外，现有的预测方法在处理复杂多变的

实际环境时仍存在一定的局限性。

未来，光伏发电系统功率预测方法的研究将更加注重多种方

法的融合与优化。一方面，可以结合物理模型法和统计学习法的

优点，通过组合预测法提高预测精度。另一方面，可以引入新兴

的预测技术，如基于深度学习的预测方法等，以进一步提高预测

的准确性和稳定性。此外，还应加强光伏系统设备的监测和维护，

及时发现并解决设备老化、故障等问题，以降低对功率预测的影

响。

四、结论

光伏发电系统功率预测是提高光伏系统运行效率、降低运维

成本、实现最大化利用的关键技术之一。本文对光伏发电系统功

率预测方法进行了全面的梳理和分析，总结了各种方法的优缺点

和应用场景。未来，随着科技的不断进步和可再生能源的广泛应

用，光伏发电系统功率预测方法将更加成熟和完善，为推动全球

能源结构的转变和环保事业的发展做出更大的贡献。