Xuguang Wang · Wangjie Liu · Junhong Ni · Mi Zhang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月

可靠的短期光伏（PV）功率预测对电力系统电源的合理调度与运行成本的有效控制具有重要意义。然而，光伏功率数据的时间错位及回归精度不平衡问题严重影响预测可靠性。本文从预测模型样本的角度研究多元光伏功率预测。首先，通过时延向量参数化样本的错位程度；进而定义样本图以关联时延向量与光伏功率数据；随后通过最小化样本图的平滑性度量估计时延向量；最后提出基于样本图的样本加权策略，缓解回归精度不平衡问题。在真实数据集上的实验验证了所提方法的有效性，对比实验表明该方案显著提升了短期光伏功率预测性能。

解读: 该样本图多元预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过时延向量参数化解决光伏功率数据时间错位问题，可显著提升SG系列逆变器集群的短期功率预测精度，优化MPPT算法的前瞻性控制。样本加权策略能改善回归精度不平衡，特别适用于ST储能变流器的充...