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

A short-term PV power forecasting method based on weather type credibility prediction and multi-model dynamic combination

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...