Junyao Gao · Weiqing Huang · Yu Qian · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.329

摘要 合理利用光伏发电是中国实现碳减排的关键途径。然而，许多基于气候数据的物理预测方法尚未充分考虑全球气候模型（GCMs）在不同区域中存在的显著差异和数据偏差。为解决这一问题，本文提出了一种基于近地面气温和太阳辐射的新型光伏发电功率预测框架。同时提出一种区域划分与时段分段相结合的改进Delta方法，并结合贝叶斯模型平均（BMA）技术，显著降低气候数据的模拟误差。综合考虑光伏电池转换效率及四种共享社会经济路径，以实现高效的光伏发电潜力预测。本文对近六百万条气候数据进行了定量分析，验证了该方法具有较...

解读: 该研究提出的光伏功率预测框架对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过改进Delta方法和贝叶斯模型平均耦合,可显著提升气象数据精度(辐照度误差降低53.86%),为逆变器MPPT优化算法提供更准确的预测输入。研究预测2060-2099年中国光伏潜力可达168.51 ...