ZF2021347文献综述_back1

【光伏发电预测】 光伏发电预测是太阳能资源开发与利用的关键技术之一，主要目的是通过科学的算法和模型预测光伏电站未来的发电量。这是因为光伏发电受到多种自然因素的影响，如日照强度、云层覆盖、季节变化等，导致其输出功率具有高度的不稳定性。准确的光伏发电预测对于电网调度、电力交易和电力系统的稳定运行至关重要。 【气象预测】 气象预测在光伏发电预测中扮演着基础性角色。光照强度受气候条件直接影响，因此，准确的天气预报数据是提高光伏发电预测精度的基础。当前，气象预测已经发展到利用高级的数值模拟模型和大量的气象观测数据，但仍然存在一定的误差，这为光伏发电预测带来了挑战。 【订正模型】 为了降低气象预测的误差对光伏发电预测的影响，科研人员提出了订正模型。这种模型旨在通过集成学习、数据融合或者利用历史数据进行校正，提高原始气象预测的准确性。订正模型通常结合机器学习算法，如支持向量机、神经网络或随机森林，来学习和纠正气象预测中的系统性偏差。 【研究现状】 近年来的研究主要集中在以下几个方面：(1)提高太阳辐射预测的精度，包括开发新型的预测算法和改进现有的气象模型；(2)利用多源数据融合，结合卫星遥感、地面观测等多种数据，提升预测结果的可靠性；(3)深入理解光伏电站局部环境对预测的影响，例如地形、地理位置等因素。 【尚待解决的问题】 尽管已有诸多进展，但仍存在一些难点，如如何更有效地整合多种数据源，如何建立更精确的非线性模型来反映复杂的气候-光伏发电关系，以及如何实时调整订正模型以适应动态的环境变化。 【未来发展趋势】 未来的研究可能会更加注重实时性和适应性，利用物联网和大数据技术实现动态预测。同时，深度学习和人工智能的应用将进一步提高预测精度。此外，跨学科合作，如气象学、电力系统工程和计算机科学的交融，将推动预测技术的创新。 【总结】 这篇硕士论文对基于时空相关性的光伏发电预测模型的修正方案设计与实现进行了深入研究，旨在通过综合各种理论、方法和技术，提升预测的准确性和可靠性，以应对太阳能发电的不稳定性挑战，为太阳能资源的可持续利用提供科学支持。