光伏发电作为太阳能发电的重要组成部分，近年来受到广泛关注。它是一种将太阳能直接转换为电能的技术，通过光伏电池板捕捉太阳光，产生直流电，再通过逆变器转换成交流电输送到电网中。光伏发电量的预测对于提高整个系统的运行效率，减少能源浪费，降低环境影响，以及对于电网的调度安排和光伏电站的运维决策具有重要意义。
光伏发电量的预测难度较高，因为外界环境和光照强度的不确定性导致光伏发电出力存在非平稳性和随机性。因此，有效的光伏发电量预测不仅要能够保护接入电网的稳定运行，还要能够辅助电网的调度安排和光伏电站的运维决策。对此，一些科研人员已经开始研究和应用不同的数据挖掘技术，以提高光伏发电量预测的准确性。
文章提出的基于数据挖掘的光伏发电量预测方法，主要特征是使用周天气特征因子和气象因子作为特征变量，并结合历史发电数据，建立了最小二乘支持向量机预测模型进行超短期预测。实验评估表明，该模型结合了周天气特征因子后，与未结合该特征因子的预测模型相比，平均预测精度提高了30%左右。
最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）是支持向量机（SVM）的一种改进方法，它在求解分类或回归问题时，相对于传统SVM使用二次规划方法，LS-SVM采用的是线性方程组求解，从而大大减少了计算复杂度，并且能够提高模型训练速度。
在光伏发电量预测模型中，周天气特征因子和气象因子作为输入变量，可以包括气温、湿度、风速、风向等，这些因子对光照强度和外界环境有直接影响。历史发电数据则为模型提供了光伏电站发电能力的历史行为信息。通过这些数据的融合，模型能够学习到影响光伏发电量的各种因素的内在关系，进而提高预测的准确度。
文章中还提到了其他一些已应用的光伏发电预测方法，包括线性回归、神经网络等。线性回归是一种传统的统计方法，通过建立输入和输出的线性关系模型来预测输出值。神经网络，尤其是深度学习网络，因其强大的非线性拟合能力，在光伏预测领域也被证明能够达到高精度的预测效果。闻科伟等人采用气象相似度与发电量相似度的过渡函数，并使用马尔科夫链对预测结果进行修正，仿真结果显示了较高的预测精度和良好的跟踪性能。卢冬冬等人则通过建立多元多项式回归模型，利用历史数据和气象数据来预测光伏发电量，这种方法在特定天气类型下表现出了较好的预测效果。
光伏发电量预测在未来有着广泛的应用前景。随着技术的不断进步，包括物联网、云计算、大数据分析和人工智能在内的多种技术手段将被进一步融合应用，这无疑将推动光伏发电量预测技术朝着更加高效、精准的方向发展。此外，光伏发电量预测技术的发展不仅能够帮助光伏电站更好地管理运营，提升经济效益，而且能够进一步推动整个能源产业的绿色转型，促进可持续发展。
