太阳能和风能预测综述：从单站点到多站点范式

A review of solar and wind energy forecasting: From single-site to multi-site paradigm

Alessio Verdon · Massimo Panell · Enrico De Santi · Antonello Rizzi · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392

摘要 能源行业正在经历一场深刻的变革，朝着主要由可再生能源构成的发电系统转型。尽管可再生能源相较于化石燃料具有诸多优势（如避免资源稀缺性和进口依赖性），但其随机性使得在缺乏适当储能系统的情况下难以保证可靠性。由于电力网络具有复杂的动态特性，多年来已发展出大量用于预测可再生能源发电量的方法。其中，机器学习与深度学习方法在该领域可被视为成功的工具。在本综述中，我们对应用于可再生能源发电预测任务的方法进行了概述，重点关注太阳能和风能。我们根据预测过程中涉及的站点数量以及时空信息的特点对这些方法进行了分...

解读: 该多站点时空预测技术对阳光电源智慧运维体系具有重要价值。iSolarCloud平台可整合多个光伏电站的时空数据,通过深度学习算法提升发电功率预测精度,优化ST系列储能PCS的充放电策略。多站点协同预测能增强电网友好型GFM/GFL控制的前瞻性,降低新能源波动对电网冲击。建议将该技术融入预测性维护系统...