Yuqing Wang · Zhen Zhao · Fei Wang · Shumin Sun 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月

准确预测分布式光伏发电功率对于确保有源配电网的安全稳定至关重要。然而，目前大多数关于分布式光伏发电功率预测的研究存在一定局限性，主要包括：1）对各发电站点之间动态相关性的考虑不足；2）缺乏能够同时使预测值的幅值和形状与真实值相匹配的训练损失函数。因此，本文提出一种基于形状 - 幅值损失函数的动态图网络分布式光伏超短期功率预测方法。首先，采用数据驱动的方法挖掘动态相关性，并生成动态图数据，以确保对分布式光伏之间的相关性进行有效表征。其次，构建动态图网络作为功率预测模型，以实现对时空相关特征的有效利...

解读: 该动态图网络预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列逆变器群控系统具有重要应用价值。其形状-幅值准则可优化分布式光伏电站的功率预测精度，直接提升主动配电网调度能力。可应用于：1）iSolarCloud平台的超短期功率预测模块，通过挖掘多站点时空关联提升预测准确性；2）SG逆变器...

Wenqiu Wang · Yuqing Wang · Fei Wang · Fei Xu 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月

分布式光伏（DPV）超短期功率的准确概率预测对于配电网的运行与调度具有重要意义。针对现有研究未能有效考虑功率预测误差与波动特性之间依赖关系的问题，本文提出一种基于联合分布建模的分布式光伏超短期功率概率预测方法。该方法借鉴大语言模型（LLM）的设计理念，构建了一个能在小样本条件下出色完成时间序列确定性点预测的Transformer模型，为概率预测提供高质量的数据支撑。同时，为了更精细地挖掘功率预测误差与波动特性之间的关系，设计了利用自编码器（AE）提取和度量的深度不确定性，以有效支持功率波动模式识...

解读: 该分布式光伏超短期功率概率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。联合分布建模方法可集成到云平台的预测性维护模块，通过Copula函数刻画气象-功率非线性关联，为分布式光伏电站提供15分钟至4小时的概率预测区间，显著提升调度决策可靠性。该技术可优化S...

Haonan Dai · Zhao Zhen · Fei Wang · Yuzhang Lin 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.326

准确的短期光伏发电功率预测结果可为电网管理提供有力支持。光伏发电在短期内表现出不同的日发电出力模式，这些模式与每日天气类型密切相关。现有研究表明，相较于统一建模，合理划分天气类型并对每种天气类型分别建模是提高预测精度的有效途径。然而，这种分类建模框架是一把双刃剑，其有效发挥作用的前提是能够准确预测次日的天气类型。一旦天气类型判断错误，错误地应用相应的功率预测模型将导致预测精度下降，但现有研究大多忽视了这一问题。为此，本文提出一种基于天气类型可信度预测与多模型动态组合的短期光伏功率预测方法。首先，...

解读: 该天气类型可信度预测与多模型动态组合的短期光伏功率预测方法,对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及储能系统协同控制具有重要价值。通过引入天气分类可信度评估机制,可显著提升SG系列逆变器的功率预测精度(提升4.46%)。该方法可集成至iSolarCloud平台的预测性维护模块,结合ST系列PC...