Bilal Rinchi · Raghad Dababseh · Mayar Jubran · Sameer Al Dahidi 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382

摘要 本研究提出了一种全面的数据驱动方法，利用五个经过优化的机器学习模型和来自光伏地理信息系统（PVGIS）的12,499个全球位置的数据，预测光伏系统的最优倾角。首先，我们研究了40种不同特征组合的预测精度，这些特征包括每个位置的纬度、经度、海拔、温度、相对湿度、风速、水平面总辐射和散射辐射。其次，我们评估了四种不同数据分辨率对模型性能的影响，包括年均数据、带年方差的年均数据、月均数据以及带月方差的月均数据在气象特征上的应用。第三，我们探讨了在所有情况下将纬度作为绝对值处理的影响。研究发现，将...

解读: 该机器学习优化倾角预测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。研究通过多层感知器模型实现1.029°精度的倾角预测,可集成至智能运维系统,为全球12,499个站点提供精准安装指导。结合月度气象数据分解方法,可优化MPPT算法的跟踪策略,提升发电效率0.5-2%。...