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基于开源低成本天空成像仪和混合深度学习技术的超短期太阳辐照度预测
Very short-term solar irradiance forecasting based on open-source low-cost sky imager and hybrid deep-learning techniques
Martin Ansong · Gan Huang · Thomas N.Nyang’on · Robinson J.Musembi 等5人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.294
摘要 太阳辐照度（SI）预测对于光伏（PV）系统的可靠运行至关重要。这一点在非洲等地区尤为突出，因为这些地区的许多SI预测方法依赖于稀缺的历史数据，而电力网络本身存在的不稳定性又因SI的波动性而进一步加剧。准确的太阳能预测对于改善电网管理至关重要，可帮助运营商平衡供需关系并提升系统稳定性。基于地面的天空成像技术是一种有前景的SI预测方法，无需依赖大量历史数据。然而，商用天空成像仪价格昂贵且灵活性有限。本文介绍了卡尔斯鲁厄低本钱全天候成像仪（KALiSI），该设备由市售组件构成，能够拍摄高分辨率图...
解读: 该低成本天空成像超短期光伏预测技术对阳光电源SG系列逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。15分钟前瞻预测可优化MPPT算法响应速度,提升逆变器在云层遮挡等突变工况下的功率跟踪精度。结合iSolarCloud平台,CNN-LSTM预测模型可为PowerTitan储能系统提供精准充放电调度依据,降低电...