文档摘要:随着可再生能源的快速发展,光伏发电系统在电网中的应用越来越广泛.为实现电网的可靠性和稳定性,对光伏出力进行准确预测至关重要.对当前光伏输出功率预测的方法进行总结与分析,包括统计法、机器学习法和深度学习法,并针对它们的不足之处进行比较和讨论.通过对这些方法的研究和分析,为未来光伏出力的预测提供一些参考.
Abstract:Withtherapiddevelopmentofutilizationtechnologyofrenewableenergyresources,photovoltaic(PV)powergenerationsystemshavefoundcontinuouslyextendingapplicationsinpowergrids.Inordertoachievereliabilityandstabil-ityofPVgeneration-integratedpowergrid,itisimportanttoaccuratelypredictPVoutput.ThispapersummarizesandanalyzescurrentlyprevailingpredictivemethodsforPVgenerationoutputincludingstatisticalmethod,machinelearningmethodanddeeplearningmethod,andcomparesanddiscussestheirshortcomings,whichmayprovideusefulinformationforthepredictionofPVoutputinthefuture.
作者:田润 谢华北 庄富豪 吴红梅 Author:TIANRun XIEHuabei ZHUANGFuhao WUHongmei
作者单位:西藏农牧学院水利土木工程学院,西藏林芝860000西藏农牧学院电气工程学院,西藏林芝860000
刊名:电工技术
Journal:ElectricEngineering
年,卷(期):2024, (10)
分类号:TM615
关键词:光伏出力预测 统计方法 机器学习 深度学习
Keywords:photovoltaicoutputprediction statisticalmethod machinelearning deeplearning
机标分类号:TM615TM715TN302
在线出版日期:2024年7月10日
基金项目:光伏出力预测方法综述[
期刊论文] 电工技术--2024, (10)田润 谢华北 庄富豪 吴红梅随着可再生能源的快速发展,光伏发电系统在电网中的应用越来越广泛.为实现电网的可靠性和稳定性,对光伏出力进行准确预测至关重要.对当前光伏输出功率预测的方法进行总结与分析,包括统计法、机器学习法和深度学习法,并针...参考文献和引证文献
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关键词:光伏出力预测,统计方法,机器学习,深度学习,
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