Bing Hu · Huaiyong Shao · Changkun Shao · Wenjun Tang · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.290

摘要 短期太阳辐射预测对于太阳能光伏发电并网以及电网调度与优化至关重要。提高依赖人工智能的基于卫星的短期预测方法的可解释性是当前的研究重点。在本研究中，我们提出了一种将基于卫星的云透射率预测与物理晴空辐射预测相结合的新型短期太阳辐射预测方法。本研究的创新之处在于其建立在大气物理原理基础之上，具体体现在对云透射率的预测以及对阴天和晴天状态的区分。云透射率的预测基于Himawari-8观测数据，采用广泛使用且成熟的卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络实现；而晴空辐射预测则可通过晴空辐射...

解读: 该卫星短期辐照预测技术对阳光电源储能与光伏系统具有重要价值。通过10分钟至4小时精准预测(RMSE 62-160 W/m²),可优化ST系列储能变流器的充放电策略和PowerTitan系统的能量管理。结合iSolarCloud平台,能提升SG系列逆变器的MPPT算法预判能力,实现电网友好型并网控制。...