基于不确定性天气数据的光伏发电系统电量分时段预测

作者：陈昀; 刘继雷; 刘蓓; 刘世篷; 李雪男^*

来源：中国测试, 2023, S2: 76-83.

• 光伏发电系统
• 分时段预测
• 发电量预测
• SolarPredictor模型

光伏发电作为一种环境友好、可再生的能源，已经得到广泛的应用和重视。然而，在实际使用中光伏发电量的波动性很大，主要取决于光照、气温等天气因素。因此该文提出一种基于不确定性天气预测数据的光伏发电系统发电量分时段预测方法。该方法引入SolarPredictor模型，使用公开的天气预报数据进行光伏发电厂的发电量预测。此外，由于该模型可以根据某段时间内真实的天气预报数据进行训练，提高了预测精度，同时还可以得到天气预测数据中的错误。实验结果表明，该模型在对短时间段和长时间段的预测结果均优于传统的预测方法。

• 单位
  清华四川能源互联网研究院; 国网青海省电力公司