光伏发电预测
《2024年光伏发电系统功率预测方法研究综述》范文
《光伏发电系统功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着环境保护和可持续发展的需求日益增强，光伏发电系统作为一种清洁、可再生的能源形式，已经得到了广泛的应用和关注。
准确地进行光伏发电系统功率预测，对提升系统运行效率、保障电力供应稳定以及降低运营成本等方面具有极其重要的意义。
本文将对光伏发电系统功率预测方法进行全面研究综述。
二、光伏发电系统功率预测的研究背景与意义光伏发电系统功率预测是利用历史数据、环境因素等，通过特定的算法模型对未来一段时间内光伏发电系统的输出功率进行预测。
其研究背景主要源于对可再生能源的依赖性增强以及对电力供应稳定性的需求。
其意义在于提高光伏发电系统的运行效率，优化电力调度，降低运营成本，同时也有助于提高电力系统的稳定性，减少因电力供需不平衡导致的能源浪费。
三、光伏发电系统功率预测的主要方法目前，光伏发电系统功率预测的主要方法包括基于物理模型的方法、基于统计学习的方法和基于人工智能的方法。
1. 基于物理模型的方法：通过建立光伏电池板的物理模型，分析光照、温度等环境因素对光伏发电系统的影响，进行功率预测。
这种方法精度较高，但计算复杂，对模型参数的准确性要求较高。
2. 基于统计学习的方法：利用历史数据和气象数据，通过回归分析、时间序列分析等方法进行功率预测。
这种方法计算简单，但需要大量的历史数据支持。
3. 基于人工智能的方法：利用神经网络、支持向量机等人工智能技术进行功率预测。
这种方法可以处理非线性、时变性的问题，具有较高的预测精度和泛化能力。
四、各种功率预测方法的优缺点及适用场景1. 基于物理模型的方法：优点在于可以较为准确地反映光伏电池板的实际工作状态，但计算复杂，对模型参数的准确性要求高，适用于对精度要求较高的场景。
2. 基于统计学习的方法：优点在于计算简单，需要的数据量相对较小，但需要大量的历史数据支持，适用于数据资源丰富的场景。
3. 基于人工智能的方法：优点在于可以处理非线性、时变性的问题，具有较高的预测精度和泛化能力，适用于复杂多变的场景。
光伏发电量预测案例的流程
光伏发电量预测案例的流程
光伏发电量预测是一个涉及多个步骤的过程，其目的在于更准确地预测未来的光伏发电量，以便更好地进行能源管理和调度。
以下是一个光伏发电量预测案例的详细流程：
1. 数据收集：首先，需要收集历史的光伏发电数据，包括但不限于每日、每月、每年的发电量，同时还有相关的气象数据如太阳辐射强度、温度、湿度等。
这些数据可以通过安装在光伏电站的监测设备和气象站获得。
2. 数据预处理：原始数据通常含有噪声和异常值，需要进行清洗和预处理，例如填充缺失值、平滑数据等。
此外，对于一些特定的数据，如太阳辐射强度，可能需要将其转换为标准条件下的数据。
3. 特征选择与提取：从预处理后的数据中提取出对光伏发电量有影响的关键特征。
例如，可以从气象数据中提取出风速、风向、云层覆盖率等特征。
4. 模型选择与训练：选择一个合适的预测模型，例如线性回归模型、神经网络模型或者支持向量机等。
然后使用历史数据对模型进行训练，调整模型的参数。
5. 模型评估与优化：使用一些评估指标（如均方误差、平均绝对误差等）对模型的预测结果进行评估。
如果模型的预测结果不理想，需要对模型进行调整和优化，例如添加或者删除某些特征，或者调整模型的参数等。
6. 预测：使用训练好的模型对未来的光伏发电量进行预测。
7. 结果输出：将预测结果以适当的形式展示出来，例如生成一个图表或者一个报告。
这只是一个简单的光伏发电量预测流程，实际操作中可能需要根据具体情况进行调整和优化。
《2024年光伏发电系统功率预测方法研究综述》范文
《光伏发电系统功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着社会经济的持续发展和人们对绿色能源需求的不断增长，光伏发电技术日益成为重要的可再生能源之一。
光伏发电系统的功率预测作为其关键技术之一，对于提高光伏发电的利用率、优化能源调度和降低运营成本具有重要意义。
本文旨在全面综述光伏发电系统功率预测方法的研究现状，分析各种方法的优缺点，为进一步的研究和应用提供参考。
二、光伏发电系统功率预测方法概述光伏发电系统功率预测方法主要分为两大类：基于物理模型的方法和基于数据驱动的方法。
1. 基于物理模型的方法基于物理模型的方法主要依据气象、光照等自然因素对光伏发电系统的影响进行建模，通过模型预测未来时刻的光照强度、温度等参数，进而预测光伏系统的功率输出。
这类方法通常需要精确的气象数据和复杂的物理模型，因此计算量较大，但预测精度相对较高。
2. 基于数据驱动的方法基于数据驱动的方法主要利用历史数据和机器学习算法进行功率预测。
这类方法不需要建立复杂的物理模型，而是通过分析历史数据中的规律和趋势，建立输入与输出之间的映射关系，实现对未来时刻功率的预测。
常用的数据驱动方法包括人工神经网络、支持向量机、时间序列分析等。
三、光伏发电系统功率预测方法研究进展1. 基于物理模型的功率预测方法研究进展近年来，研究者们针对光伏系统的物理特性，提出了许多改进的物理模型。
例如，考虑了光照强度、温度、风速等多个因素的综合影响，提高了模型的预测精度。
此外，还有一些研究者将物理模型与数据驱动方法相结合，进一步提高预测性能。
2. 基于数据驱动的功率预测方法研究进展随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者将机器学习算法应用于光伏功率预测。
例如，利用深度学习算法建立深度神经网络模型，通过对历史数据的训练和学习，实现对未来时刻功率的准确预测。
此外，还有一些研究者将不同的机器学习算法进行集成，以提高预测性能。
四、各种方法的优缺点分析1. 基于物理模型的优点在于其具有明确的物理意义和较高的预测精度，但需要精确的气象数据和复杂的物理模型，计算量较大。
光伏发电功率预测方法研究综述
光伏发电功率猜测方法探究综述一、引言光伏发电是一种以太阳能为源进行发电的清洁能源技术，具有环保、可再生、分布广泛等诸多优点，因此在世界范围内得到广泛应用和进步。
然而，由于太阳辐射的不稳定性以及天气变化的影响，光伏发电的功率输出存在一定的不确定性，这使得光伏电站的电网接入和运行调度管理面临一定的挑战。
因此，准确猜测光伏发电功率具有重要的现实意义，能够提前调整发电规划、优化电网运行以及降低电力系统的不良影响。
二、光伏发电功率猜测方法分类依据猜测方法的不同，在光伏发电功率猜测领域已经出现了多种不同的探究方法。
这些方法可以大致分为气象数据法、数学模型法、机器进修法和混合方法等几个类别。
1. 气象数据法气象数据法是一种基于历史气象数据与光伏发电功率之间的干系进行猜测的方法。
主要基于样本数据分析、数据模型建立和参数拟合等过程实现。
这种方法的优点是简易易行，但受数据采集和模型假设的限制较大，可能无法准确猜测极端天气状况下的功率变化。
2. 数学模型法数学模型法接受物理模型或统计模型来描述光伏发电功率与气象参数之间的干系。
物理模型法基于太阳辐射传输、光电转换等原理构建模型，具有较高的准确性和可诠释性，但需要较多的实时气象数据和计算资源。
统计模型法则是通过历史数据的统计分析建立模型，并对将来的光伏功率进行猜测。
这种方法不需要太多的计算资源，但对样本数据要求较高，且无法抓取非线性干系。
3. 机器进修法机器进修法是一种基于数据驱动的猜测方法，通过训练机器进修算法模型来建立猜测模型。
这种方法基于大量的历史数据，能够较好地抓取数据之间的干系和非线性特征。
常用的机器进修算法包括人工神经网络、支持向量机、决策树等。
机器进修法具有较高的猜测准确性，但对数据质量和样本数量要求较高。
4. 混合方法混合方法是将多种猜测方法结合起来使用，以提高猜测效果。
例如，可以将气象数据法与机器进修法相结合，利用气象数据法快速猜测，再利用机器进修法进行后续调整和优化。
《2024年光伏发电出力的条件预测误差概率分布估计方法》范文
《光伏发电出力的条件预测误差概率分布估计方法》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多的关注。
然而，光伏发电的出力受到气象条件、地理位置等多重因素的影响，导致其预测难度较大。
本文旨在研究光伏发电出力的条件预测误差概率分布估计方法，为提高光伏发电预测精度提供理论依据和技术支持。
二、光伏发电出力预测的现状与挑战光伏发电出力预测是当前能源领域研究的热点问题。
由于光伏发电的出力受到光照强度、温度、湿度、风速等气象条件的影响，以及设备老化、故障等实际因素的影响，使得预测工作具有较大的难度。
目前，虽然已有多种预测模型和方法被提出，但预测误差仍然存在，且难以准确估计误差的概率分布。
三、光伏发电出力预测误差的来源分析光伏发电出力预测误差主要来源于气象条件的随机性和不确定性、预测模型的局限性以及实际运行中的干扰因素。
其中，气象条件的随机性和不确定性是导致预测误差的主要原因。
此外，预测模型的选择和参数设置也会对预测结果产生影响。
实际运行中的设备老化、故障等因素也会对预测结果造成一定的影响。
四、光伏发电出力条件预测误差概率分布估计方法为了准确估计光伏发电出力预测误差的概率分布，本文提出了一种基于历史数据和气象数据的综合分析方法。
首先，收集历史时期的光伏发电出力数据和对应的气象数据，建立数据库。
然后，采用统计分析方法，对历史数据进行处理和分析，得出各种气象条件下光伏发电出力的概率分布。
接着，结合预测模型，对未来时段的光伏发电出力进行预测，并计算预测值与实际值之间的误差。
最后，根据误差的大小和历史数据的统计规律，估计未来时段光伏发电出力预测误差的概率分布。
五、方法实施步骤1. 数据收集：收集历史时期的光伏发电出力数据和对应的气象数据，建立数据库。
2. 数据处理：采用统计分析方法，对历史数据进行处理和分析，得出各种气象条件下光伏发电出力的概率分布。
3. 预测模型选择：根据实际需求和条件，选择合适的预测模型，如基于机器学习的预测模型或基于物理过程的预测模型。
《2024年光伏发电出力的条件预测误差概率分布估计方法》范文
《光伏发电出力的条件预测误差概率分布估计方法》篇一一、引言随着清洁能源的持续发展，光伏发电作为一种可再生能源技术，已在全球范围内得到广泛应用。
然而，光伏发电的出力受到气候、季节、地理等多种因素影响，导致预测结果与实际出力存在误差。
本文将针对光伏发电出力的条件预测误差，研究其概率分布估计方法，以实现对未来出力的精准预测，从而提高光伏电站的运行效率和管理水平。
二、预测模型的选择针对光伏发电出力的预测，本文选用基于机器学习的方法进行模型构建。
该方法可以通过大量历史数据和算法分析，提取影响光伏出力的关键因素，从而实现对未来出力的预测。
模型选择的准确性和合理性对于后续误差分析具有重要意义。
三、影响预测误差的因素分析（一）气象因素气候条件是影响光伏发电出力的主要因素。
本文将对日照强度、温度、风速等因素对预测误差的影响进行分析，通过统计分析法建立与预测误差之间的定量关系。
（二）环境因素除了气候条件外，地理位置、地形地貌等环境因素也会对光伏发电出力产生影响。
本文将通过实地考察和数据分析，研究这些因素对预测误差的影响程度。
（三）模型参数与算法模型参数的选择和算法的优化也会对预测误差产生影响。
本文将通过对比不同参数和算法的预测效果，选择最优的模型参数和算法，以降低预测误差。
四、误差概率分布估计方法针对光伏发电出力预测的误差，本文采用概率分布估计法进行误差分析。
具体步骤如下：（一）收集历史数据收集光伏电站的历史出力数据和相应的气象、环境数据，为后续分析提供数据支持。
（二）数据预处理对收集到的数据进行清洗、整理和标准化处理，以消除异常值和噪声对分析结果的影响。
（三）建立误差模型根据历史数据，建立光伏发电出力预测的误差模型。
通过对比实际出力与预测出力，计算误差值，并分析误差的分布特征。
（四）概率分布估计根据误差模型，采用合适的概率分布函数对误差进行拟合，估计各种误差发生的概率。
通过概率分布图，可以直观地了解误差的分布情况，为后续的优化提供依据。
《2024年光伏发电出力的条件预测误差概率分布估计方法》范文
《光伏发电出力的条件预测误差概率分布估计方法》篇一一、引言随着可再生能源的持续发展，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，已在全球范围内得到广泛应用。
然而，光伏发电的出力受多种因素影响，如天气状况、季节变化、地理位置等，这导致其出力预测存在一定的不确定性。
为了更准确地预测光伏发电出力，降低预测误差，对光伏发电出力条件预测误差概率分布的估计方法进行研究显得尤为重要。
本文将探讨光伏发电出力的条件预测误差概率分布估计方法，以期为相关领域的研究和应用提供理论支持。
二、光伏发电出力影响因素分析光伏发电出力的影响因素主要包括天气状况、季节变化、地理位置等。
其中，天气状况是最主要的影响因素，如光照强度、云量、温度、风速等。
季节变化和地理位置则会影响到光伏系统的实际工作状态和辐射量的分布。
为了准确预测光伏发电出力，需要综合考虑这些因素的影响。
三、条件预测模型构建为了降低光伏发电出力预测的误差，需要构建一套条件预测模型。
该模型应基于历史数据、实时气象数据以及地理位置信息等，通过机器学习、深度学习等方法进行训练和优化。
在模型构建过程中，应充分考虑各种影响因素的权重和相关性，以提高预测的准确性。
四、误差概率分布估计方法针对光伏发电出力预测的误差，本文提出一种概率分布估计方法。
该方法主要包括以下几个步骤：1. 数据收集与处理：收集历史光伏发电出力数据、实时气象数据以及地理位置信息等，进行数据清洗和预处理。
2. 误差计算：将实际光伏发电出力与预测值进行比较，计算预测误差。
3. 概率密度函数拟合：根据误差数据，选择合适的概率密度函数进行拟合，如正态分布、对数正态分布等。
4. 参数估计：通过最大似然估计、矩估计等方法，估计概率密度函数的参数。
5. 概率分布估计：根据拟合的概率密度函数和参数，估计预测误差的概率分布。
五、实证分析为了验证本文提出的概率分布估计方法的有效性，我们选取了某地区的光伏发电站数据进行实证分析。
首先，我们构建了条件预测模型，并利用历史数据进行训练和优化。
《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文
《光伏发电功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着环境问题日益严峻，清洁可再生能源的发展受到了世界范围内的广泛关注。
光伏发电作为清洁能源的重要一环，在全球范围内的装机容量持续增加。
然而，光伏发电受气候条件、季节变化等外部因素影响，其输出功率的波动性给电网稳定运行带来挑战。
因此，准确预测光伏发电功率成为了迫切需要解决的问题。
本文旨在综述光伏发电功率预测方法的研究现状、存在的问题及发展趋势。
二、光伏发电功率预测方法概述光伏发电功率预测方法主要分为两大类：物理模型法和数据驱动法。
1. 物理模型法物理模型法主要是基于气象、光照等物理因素，建立光伏发电系统的物理模型进行预测。
这种方法考虑了影响光伏发电的各种因素，包括光照强度、温度、风速等。
通过对这些因素的测量和预测，结合物理模型进行计算，从而得出光伏发电功率的预测值。
物理模型法的优点是准确性较高，但需要大量的气象数据和复杂的计算过程。
2. 数据驱动法数据驱动法主要是利用历史数据、统计方法等手段进行预测。
该方法无需建立复杂的物理模型，而是通过对历史数据的分析和学习，发现数据间的规律和趋势，从而对未来的光伏发电功率进行预测。
数据驱动法包括时间序列分析、机器学习等方法。
其中，机器学习方法在光伏发电功率预测中得到了广泛应用，如支持向量机、神经网络等。
三、光伏发电功率预测方法的研究现状目前，国内外学者在光伏发电功率预测方面进行了大量研究。
在物理模型法方面，研究人员不断改进模型结构，提高模型的准确性和稳定性。
同时，越来越多的学者开始关注数据驱动法在光伏发电功率预测中的应用。
其中，机器学习方法在光伏发电功率预测中表现出了良好的性能。
此外，随着深度学习技术的发展，深度学习模型如卷积神经网络、循环神经网络等也被广泛应用于光伏发电功率预测中。
四、存在的问题及挑战尽管光伏发电功率预测方法取得了一定的研究成果，但仍存在一些问题和挑战。
首先，现有的预测方法在面对复杂的气候条件和季节变化时，其准确性有待进一步提高。
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太阳能发电预测综述在煤矿，石油开采量日益见底和生态环境急速恶化的严峻形势下，太阳能作为一种自然能源，以其储量丰富且清洁无污染性显示了其独特的优势，已被国际公认为未来最具竞争性的能源之一。
从太阳能获得电力，需通过太阳电池将光能转化为电能。
它同以往其他电源发电原理完全不同。
要使太阳能发电真正达到实用水平，一是要提高太阳能光电变换效率并降低其成本，二是要实现太阳能发电同的电网联网。
1.太阳能发电的分类目前太阳能发电主要有以下两种形式：1.太阳能光发电太阳能光发电是指无需通过热过程直接将光能转变为电能的发电方式。
它包括光伏发电、光化学发电、光感应发电和光生物发电。
光伏发电是利用太阳能级半导体电子器件有效地吸收太阳光辐射能，并使之转变成电能的直接发电方式，是当今太阳光发电的主流。
在光化学发电中有电化学光伏电池、光电解电池和光催化电池，目前得到实际应用的是光伏电池。
[1]2.太阳能热发电通过水或其他工质和装置将太阳辐射能转换为电能的发电方式,称为太阳能热发电。
先将太阳能转化为热能，再将热能转化成电能，它有两种转化方式：一种是将太阳热能直接转化成电能，如半导体或金属材料的温差发电，真空器件中的热电子和热电离子发电，碱金属热电转换，以及磁流体发电等；另一种方式是将太阳热能通过热机（如汽轮机）带动发电机发电，与常规热力发电类似，只不过是其热能不是来自燃料，而是来自太阳能。
太阳能热发电有多种类型，主要有以下五种：塔式系统、槽式系统、盘式系统、太阳池和太阳能塔热气流发电。
前三种是聚光型太阳能热发电系统，后两种是非聚光型。
一些发达国家将太阳能热发电技术作为国家研发重点，制造了数十台各种类型的太阳能热发电示范电站，已达到并网发电的实际应用水平。
[2]2.太阳能光伏发电影响因素太阳能光伏发电成为目前太阳能利用的主要方式之一。
光伏发电分为离网和并网两种形式，随着光伏并网技术的成熟与发展，并网光伏发电已成为主流趋势。
由于大规模集中并网光伏发电系统容量的急速增加，并网光伏发电系统输出功率固有的间歇性和不可控等缺点对电网的冲击成为制约并网光伏发电的重要元素。
太阳能光伏发电系统发电量受当地太阳辐射量、温度、太阳能电池板性能等方面因素的影响。
（1）光照强度对光伏发电量的影响：光照强度是指在单位时间和单位面积内，在地球表面上接收到的垂直投射的太阳辐射能量。
光伏发电系统产生电能所需的能量完全来自、于太阳的辐照，因此光照强度对光伏发电系统的发电量具有决定性的作用，二者之间呈正相关性，即光照强度越强，光伏发电量越多。
（2）季节类型对光伏发电量的影响：由于在不同的季节，太阳入射角的大小以及方向、日照时间的长短、光照强度的强弱存在明显的差异，到达地表的太阳辐照度经过吸收、散射，辐射等各种减弱作用后也会不同，光伏发电系统的发电量的多少也在变化。
这种差异性即为不同的季节类型对光伏发电量的影响。
（3）天气类型对光伏发电量的影响：将天气类型的时间范围确定在24 小时之内。
由于晴天、阴云和雨天3 种天气类型在全年中出现的天数最多，因此最具有代表性。
在晴天时，由于天空中遮挡太阳辐射物较少，辐照度的几乎不会有衰减，光伏发电系统发电量较高；在阴天时，由于天空中云层的遮挡，会造成辐照度的衰减，加之其他衰减因素的共同作用，光伏发电量值大幅度减小；在雨天时，由于云层、湿度、风况以及其他衰减因素的共同作用，此时光伏发电量曲线无规律性，发电量值最低。
（4）温度对光伏发电量的影响：光伏发电量的多少与温度有很大的相关性。
这种影响来自于以下两个方面：环境温度升高，光伏组件温度随之升高，开路电压减小，在20℃到100℃之间，每升高1℃，电压约减少2mV；与之相反，电流略有增加，约为0.1mA。
对于光伏发电量来说，温度每升高1℃，则其近似减少0.35%。
（5）相对湿度对光伏发电量的影响：在季节类型、天气类型相同，环境温度与太阳能电池组件的温度相近时，相对湿度增加，光伏发电系统发电量将会减少。
其一，是因为相对湿度增加，大气层将会增大对光照强度的削弱力度；其二，由于相对湿度会影响光伏组件的热传导效应，使其散热能力降低。
太阳能具有不稳定、间歇性和不可控性等特点，给微电网的并网运营带来很多挑战。
光伏发电受自然环境、地理条件和设备性能的影响，光伏发电量存在着的很强的不确定性。
因此光伏发电的有效预测可以为电力部门调度分配电量提供依据，同时也能促进光伏产业的大力发展。
3.太阳能光伏发电预测原理当前，对太阳能光伏发电预测的研究主要集中在太阳能辐射强度的预测上。
太阳辐射的逐日或逐时观测数据构成了随机性很强的时间序列，但太阳辐射序列的内部仍有某种确定性的规律，只有充分了解掌握太阳能光伏发电的特点、变化规律，才能建立符合实际情况的预测模型及方法。
太阳辐射分为直接太阳辐射和散射太阳辐射。
直接太阳辐射为太阳光通过大气到达地面的辐射；散射太阳辐射为被大气中的微尘、分子、水汽等吸收、反射和散射后，到达地面的辐射。
散射太阳辐射和直接太阳辐射之和称为总辐射。
太阳总辐射强度的影响因素包括：太阳高度角、大气质量、大气透明度、海拔、纬度、坡度坡向、云层。
太阳能光伏发电预测是根据太阳辐射原理，通过历史气象资料、光伏发电量资料、卫星云图资料等，运用回归模型、人工神经网络、卫星遥感技术、数值模拟等方法获得预测信息，包括太阳高度角、大气质量、大气透明度、海拔、纬度、坡度坡向、云层等要素，根据这些要素建立太阳辐射预报模型。
4.太阳能光伏发电预测方法分类4.1 按预测时间尺度分类从时间尺度上可以分为中长期功率预测、短期功率预测和超短期功率预测［3］。
中长期功率预测的时间尺度大，一般为1周或1个月，主要用于光伏电站的规划设计和电网中长期调度等，短期功率预测的时间尺度一般为1~3 d，超短期功率预测的时间尺度为0~4 h，短期和超短期功率预测对电网实时调度等具有重要的决定作用，对系统运行安全性和稳定性具有直接影响。
目前，中长期功率预测一般采用统计方法利用历史数据进行预测，短期功率预测一般需根据数值天气预报获得未来1~3 d 内气象要素预报值，然后根据历史数据和气象要素信息得到地面辐照强度的预测值，进而获得光伏电站输出功率的预测值，超短期功率预测的主要原则是根据地面拍摄的云图或地球同步卫星拍摄的卫星云图推测云层运动情况，从而计算出未来几h内太阳辐照强度，再通过光伏发电功率模型得到光伏发电输出功率的预测值。
4.2 按预测空间尺度分类光伏发电功率预测方法按照空间尺度主要分为4种，分别是微尺度、小尺度、中尺度、大尺度功率预测方法［3］。
依次针对单个发电单元、单个光伏电站、由多个光伏电站组成的光伏电站集群和更大地理区域内的光伏发电站。
空间尺度越小，功率预测越难，这是因为预测时无法采用平均值，尺度越小对功率预测时的空间分辨率的要求越高。
近年来，小功率的分布式发电系统大量发展，其发电功率波动性很大，对电网系统的稳定性和安全性造成较大威胁，这对光伏发电系统功率预测提出了更高要求。
4.3 按预测方式分类从预测方式上可分为直接预测和间接预测两类。
前者直接对光伏电站的输出功率进行预测；后者又叫分步预测，首先对太阳辐射强度进行预测，然后根据光伏发电系统发电模型得到输出功率。
直接预测方式简洁方便，但直接预测模型需要从历史发电数据直接预测未来的发电功率，预测的准确性一方面决定于预测算法，另一方面决定于是否有大量准确的历史数据。
分步预测方式包括太阳辐照强度预测和光伏发电系统功率模型两个过程，在每个过程中可灵活选择不同的方法，某种程度上克服了直接预测方式的局限性。
4.4 按预测方法分类从预测方法上来说，光伏功率预测包含统计方法和物理方法。
统计方法的原理是统计分析历史数据，从而发现其内在规律并最终用于发电功率预测，可以直接预测输出功率，也可以预测太阳辐照强度；物理方法是在已知太阳辐射强度预测值的情况下，研究光能转化的物理过程，采用物理方程，考虑温度、寿命等影响因素，由预测的太阳辐射强度得到光伏系统发电功率预测值。
5. 预测方法国内外研究情况5.1 直接预测方法直接预测方法本质上都是统计方法，由历史数据预测未来数据。
其原理是假定光伏发电系统不发生衰减，那么发电历史规律不会发生改变，根据简单天气预报和历史发电数据，就可对未来的发电功率进行预测。
5.1.1 线性预测方法1）时间序列法。
时间序列预测法是应用较早的一种方法。
它把负荷数据看作是一个周期性变化的时间序列。
根据系统发电的历史数据，建立数学模型来描述发电功率的统计规律性，在此基础上对光伏发电功率进行预报［4-5］。
2）时间趋势外推法。
时间趋势外推法主要使用马尔科夫链模型预测光伏发电量［6-8］。
由于该方法受天气影响很大，目前较少使用。
5.1.2 非线性预测方法1）人工神经网络。
人工神经网络（ANN）算法在复杂非线性预测方面有着良好表现，适用于光伏发电功率预测这样的场合。
将天气、季节等影响因素作为输入，用历史数据对算法进行训练，最终可实现光伏发电功率的预测［9-11］。
2）支持向量机。
支持向量机（SVM）是一种机器学习算法，与传统的神经网络学习方法不同的是，它实现了结构风险最小化（SRM）。
在国外，法国玛格丽特太阳能协会使用支持向量机算法进行了光伏系统发电量预测研究。
在国内，栗然等［12］建立了基于支持向量机的光伏系统发电功率预测模型。
3）其它非线性方法。
常用的非线性方法还有模糊逻辑预测法［13］、小波分析预测法［14］、卡尔曼滤波预测法［15］等。
各种非线性方法是未来直接预测法发展的重点，目前国内外的研究也多集中于此。
5.1.3 组合预测方法组合预测法是指使用几种方法分别预测后，再对多种结果进行分析处理。
组合预测有两类方法：一种是指将几种预测方法所得的结果进行比较，最后选取误差最小的模型进行预测，该方法难点在于误差计算方法；另外一种是将几种结果进行加权平均，提高预测的准确性。
该方法的难点在于如何计算各种预测方法的权重。
5.2 分步预测法中的太阳辐照强度预测方法上节中的直接预测方法也可用于太阳辐照强度预测，只是输入数据中的历史发电功率变为历史太阳辐照强度，其它类似，不再赘述。
而以下介绍的几种方法可直接进行太阳辐照强度预报，无需历史数据。
5.2.1 基于数值天气预报的方法数值天气预报根据流动力学和热力学原理建立微分方程组，确定大气初始状态后，就可迭代计算出来某个时间大气的状态，就是通常所说的温度、风、降水、太阳辐照度等。
目前经常使用的全球数值天气预报模型主要有美国的GFS模型和欧盟的ECMWF模型，最长可进行15 d 的预报，其中GFS 免费提供预报。
全球数值天气预报模型的空间分辨率和时间分辨率都比较低，目前的模型其空间分辨率为16~50 km，时间分辨率为3~6 h。