光伏组件的发电量预测技术有哪些进展呢？

上海上电夸父新能源科技有限公司2024-10-05

光伏组件的发电量预测技术近年来取得了进展，主要包括以下几个方面： 1. 物理模型与气象数据结合：通过结合数值天气预报（NWP）数据和光伏系统的物理模型，模拟太阳辐射、云层变化等气象条件，提高预测精度。这种方法虽然依赖详细的地理信息和准确的气象数据，但预测结果较为可靠。 2. 统计与机器学习模型：利用历史光伏发电数据和气象数据，通过回归分析、时间序列分析、神经网络、支持向量机等机器学习算法，建立光伏发电出力与影响因素之间的统计或预测模型。这些模型能够捕捉复杂的非线性关系，提高预测精度，但需注意避免过拟合。 3. 集成方法：结合多种预测方法的优势，如物理模型、统计模型和机器学习模型的组合，通过动态权值分配或子序列预测后叠加，提高预测精度和鲁棒性。这种方法能够综合考虑不同方法的优缺点，提升整体预测性能。 4. 新技术应用：如基于Transformer的并行时间特征信息提取网络（PTFNet）等新型模型，通过深度学习和多源数据融合，提升了光伏功率预测的准确性。这些新技术为光伏发电量预测提供了新的思路和方法。综上所述，光伏组件的发电量预测技术正朝着更加智能和高效的方向发展。我们上电夸父自成立以来专注于能源领域项目一条龙服务，倾力为客户提供更满意的服务！