光伏功率预测技术
光伏发电功率预测技术研究
光伏发电功率预测技术研究随着能源危机的日益加剧，各国政府逐渐意识到新能源在能源结构调整和环保方面的作用。
光伏发电作为新能源的代表之一，其优点是清洁、环保、可再生、分布式，成为了全球范围内各国政府在实现能源转型发展中的重要选择。
但是，光伏发电的不确定性也为电网安全稳定运行带来了挑战，因此精准的光伏发电功率预测技术变得尤为关键。
光伏发电系统通常采用组串式方案或者集中式方案，其发电功率与多种因素有关，如日照强度、温度、湿度、风速风向等环境因素，以及面板状况、阴影遮挡等系统部件因素。
如何准确地预测光伏发电功率，是发电系统运行及精准设计的重要问题。
1. 光伏发电功率预测方法光伏发电功率预测方法主要分为统计学方法、数学模型方法和基于机器学习的预测方法。
其中，数学模型和基于机器学习的预测方法在当前应用范围较广。
数学模型方法主要采用物理建模的方法，可以获得较高的预测准确率，但是也存在模型过于复杂、预测范围狭窄等问题。
最常用的数学模型方法是人工神经网络、支持向量机和遗传算法等。
基于机器学习的预测方法主要包括KNN、SVM、随机森林等算法，其预测准确度高，适用数据种类多样、样本数据量大的情形。
与数学模型相比，在模型构建的速度和效率上具有优势。
2. 光伏发电功率预测因素在光伏发电功率预测中，需要考虑的因素有很多。
除了上文提到的环境因素、面板状态等常规因素外，还有更具体的因素。
例如，光伏电池的类型、组串数、阴影与否、面板倾角、季节及日照时间等因素，以及监测数据采集频率、采样时间等因素。
这些因素的精准测量和监测是预测精确度的关键。
3. 光伏发电功率预测应用光伏发电功率预测技术应用广泛，其主要用途包括以下几个方面：（1）电网规划与策略：预测准确可靠的光伏发电功率可以为电网规划和运行提供重要支撑和决策参考。
（2）发电站规划与设计：预测结果可以提供光伏发电站规划和设计的依据，优化设计方案。
（3）发电站实时监测与运维管理：实时预测功率可以及时发现异常状态，对故障问题进行修复和管理。
光伏功率预测系统技术规程
目录1、通用要求 (1)2、系统建设目标及内容 (2)3、系统总体技术要求 (3)3.1 结构要求 (3)3.3系统总体功能要求 (4)3.4系统性能要求 (5)3.4.1可用性指标 (5)4、系统软硬件环境 (7)4.1 硬件配置 (7)4.2软件功能规范 (8)5．系统设计要求 (9)5.1 系统管理 (9)5.2 人机界面 (10)5.3 系统维护 (11)5.4 接口规范 (11)6．项目实施及服务内容 (11)6.1 技术服务 (11)6.2技术资料 (12)6.4安装、调试和试运行 (13)6.5系统验收 (13)6.6保证期 (14)7．供货范围 (113)1、通用要求1.1 总则光伏功率预测系统是光伏发电场并网后保证电网安全、优质和经济运行的必要技术手段。
为使平罗光伏电站具备准确预报太阳能电场未来24小时负荷——时间曲线的能力；达到电网对太阳能电场电力负荷输出的调度要求。
特制订平罗光伏电站光伏电站功率预测技术规范书。
本规范书是平罗光伏电站功率预测系统初级阶段的技术指导，在实际执行中还要根据实践情况不断完善和改进。
投标方资质要求：（1）具有2年以上从事电力系统自动化、高级应用研究的经历；（2）具有企业法人资格，注册资金150万元以上的计算机软件开发企业；（3）有良好商业信誉的商(厂)家。
经招标领导小组进行资格预审，符合参加本次招标的商（厂）家将具有投标方资格；（4）符合投标资格的投标方应承担投标和履约中的全部责任与义务；（5）投标方在软件开发、调试水平和售后服务等方面具有相当实力。
其他要求：投标方应仔细阅读招标文件。
投标方提供的设备技术规范应与本规范书中提出的要求相一致，否则需提出详细的技术偏差。
本规范书提出了功率预测系统的技术要求。
主要包括系统的硬件使用条件、网络环境、主要技术参数、结构、性能及所需技术资料等方面的内容。
本规范书提出的是最低限度的技术要求，并未对一切技术细节做出规定，也未充分引述有关标准的条文，投标方应按有关标准提供符合IEC标准、国标、行标和本规范书的优质产品。
《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。
太阳能光伏功率预测技术的研究
太阳能光伏功率预测技术的研究太阳能光伏发电是一种绿色能源，可延续使用，更环保。
而对于太阳能光伏发电系统，功率的预测是非常重要的一项工作。
太阳能光伏功率预测技术的研究，可以为太阳能光伏发电的管理、运营和维护提供依据，具有重要意义。
太阳能光伏发电的原理太阳能光伏发电是利用半导体材料特殊的光电转换效应来将太阳光能转换为电能。
光伏电池组成的太阳能光伏板，将太阳光线转化为直流电，再转化为交流电，供电给各种用电设备。
太阳能光伏系统的核心组件是太阳能光伏板，而太阳光线的强弱，能否转化为电能，直接影响太阳能光伏发电系统的效率。
太阳能光伏功率预测的意义在太阳能光伏发电系统中，功率的预测是非常重要的一项工作。
功率预测是指预测出光伏板在未来某一个时刻的输出功率，是光伏发电系统能否正常运行的基础。
功率的预测对于光伏电站的运营和管理至关重要。
预测准确，可以为电站运营提供更多的信息和依据，让电站的运营更加安全、可靠，从而提高电站的发电效率和利润。
太阳能光伏功率预测的方法目前，太阳能光伏功率预测方法主要有以下几种：1. 基于物理模型的预测方法这种预测方法通过建立太阳能光伏板的物理模型，通过数学方法求解出系统的输出功率。
物理模型需要考虑太阳辐照度、温度、光伏板品质等因素，然后利用相应的数学算法来进行计算。
这种方法预测结果准确度较高，但需要考虑的影响因素较多，耗费时间长，计算量大。
2. 基于统计模型的预测方法这种方法通过历史数据和趋势分析来进行预测。
通过历史数据与当前数据的比较，结合一定的统计学方法，得出模型的预测结果。
这种方法的优点是简单易操作，且不需要过多的参考参数。
但其缺点在于其预测结果不如物理方法准确。
3. 基于人工智能的预测方法这种方法是近年来比较流行的一种预测方法。
其主要是通过建立神经网络模型，利用大量实时数据进行训练。
借助于神经网络的自学习、自适应、自纠错等功能，可以得出更准确、更稳定的预测结果。
但这种方法的缺点在于其算法过于复杂，需要大量训练数据作为支持。
浅析光伏发电功率预测技术
光伏发电主持:杨留名NONGCUN DIANGONG 注祈爾廉耐率预测技掘（221005）国网江苏徐州供电分公司梁智盛远陈醒（221005）国网徐州供电公司三新供电服务有限公司厉娜太阳能是一种取之不恳用之不竭的清洁能源，因其具有分布范围广、应用使捷、安全性高等优点获得T电力行业及居民川户的广泛关注。
截至2019年底，全国光伏发电装机容屋累计达到20430万kW,2019什:全国光伏发电能量达2243亿kWh。
光伏发电系统主耍纽成部分包括太阳能电池板、控制器和逆变器。
光伏发电功率受太阳辐射强度、温度、气压等因素影响强烈，具有显著间歇性、随机性与波动件。
光伏发电功率这种不稳定性会对其并网的电力系统运行产生不刊影响.将增加自动发电控制和电网调度乂隹度.降低电能质量，破坏电力系统功角及小扰动稳定件“为有效提高屯网消纳能力，必须对光伏发电功率进行精确预测。
光伏发电功率预测是从光伏发电自身特定变化规律出发.结合温度、气圧、厶量等气象因素和季节、地理位置等因素，充分挖掘历史数据隐含的内在联系及发展变化规律，依据未来可预知的天气预报、卫星测量等数据建立预测模型，对未来一定时期内光伏发电功率给出科V合理的估计与推测。
电网调度人员根据精确精准的光伏发电功率预测曲线可以合理地安排光伏电站运行方式，及时调桀调度计划.从而降低大规模光伏电站并网对电网稳定运行造成的不利影响。
1光伏发电功率特性光伏发电输出功率可按如下公式进行计算：化="S/[1-0.005（5+25）]式屮：V----太阳能电池转换效率；S——光伏阵列面积，卄；I——太m辐射强度，kW/nr;t0——环境温度，七。
从上式可以得到，光伏发电功率主要受太阳辐射强度（小、环境温度（r。
）、太阳能电池转换效率（”）和光伏阵列面积（S）等因素影响。
由丁太阳能电池转换效他绝缘物,把导致触电的电源线等拨开.再把伤者移出带电区域。
以量不娈直接去接触伤者的身休，最好接触衣服或鞋.而且只川一只于往外拉,这样相对安全。
光伏发电系统中的发电功率预测与优化
光伏发电系统中的发电功率预测与优化第一章引言光伏发电系统已经成为当今世界推动可再生能源发展的重要组成部分。
随着太阳能技术的不断进步和成本的下降，光伏发电系统在能源产业中扮演着越来越重要的角色。
然而，由于其受天气条件、环境变化等多种因素的影响，光伏发电系统的发电功率存在一定的不确定性，这给系统的运行和优化带来了挑战。
因此，发电功率的预测与优化成为了光伏发电系统中的一项关键技术。
第二章光伏发电系统的发电功率预测方法2.1 天气模型预测方法天气模型预测方法是一种基于天气数据的预测方法，通过收集和分析历史天气数据，建立天气模型，预测未来一段时间内的天气情况，从而间接预测光伏发电系统的发电功率。
这种方法适用于天气规律较为稳定的地区，且对天气数据的准确性有较高的要求。
2.2 数据驱动的预测方法数据驱动的预测方法是一种基于历史发电功率数据的预测方法，通过分析历史数据的特征和规律，构建预测模型，进而预测未来一段时间内的发电功率。
这种方法不依赖于天气数据，而是通过对大量历史数据的学习和分析，预测光伏发电系统的发电功率。
数据驱动的预测方法适用于光伏发电系统工作时间较长的情况下，且对历史数据的质量和数量有较高的要求。
第三章光伏发电系统的发电功率优化方法3.1 面板倾斜角优化方法面板倾斜角是影响光伏发电系统效率的重要因素之一。
通过调整面板的倾斜角度，可以最大程度地利用太阳能的辐射能量。
倾斜角优化方法通过数学模型和计算方法确定最佳的面板倾斜角，从而提高光伏发电系统的发电效率。
3.2 面板清洁方法面板的清洁程度直接影响光伏发电系统的发电功率。
在实际运行过程中，面板上会积累一定的灰尘或杂质，降低光伏电池的接收光能能力。
面板清洁方法通过选择适当的清洁方式和清洁周期，保持面板的清洁度，提高光伏发电系统的发电效率。
第四章光伏发电系统的发电功率预测与优化应用实例4.1 案例一：天气模型预测与面板倾斜角优化通过建立天气模型和数学模型，预测未来一周的天气情况，并根据预测结果调整光伏发电系统面板的倾斜角。
光伏发电功率超短期预测方法综述
光伏发电功率超短期预测方法综述光伏发电功率超短期预测方法综述近年来，随着可再生能源的快速发展，光伏发电在能源领域扮演了日益重要的角色。
然而，由于光伏发电的不稳定性，其功率预测成为了保障电网稳定运行的一项关键任务。
光伏发电功率超短期预测旨在对光伏发电功率进行分钟级别的预测，可以为发电厂商、电力市场和电网调度等提供重要的参考依据。
本文将对光伏发电功率超短期预测方法进行综述，介绍目前常用的方法和技术。
一、基于历史数据的方法基于历史数据的方法是光伏发电功率预测中最常见的方法之一。
它通过分析历史光伏功率数据，提取相关特征，并建立统计模型来进行预测。
常见的统计模型包括回归模型、时间序列模型和人工神经网络模型等。
回归模型如线性回归、支持向量机回归等可以建立光伏发电功率与气象因素、日照时间等之间的关系，并进行预测。
时间序列模型如ARIMA模型、MA模型可以通过分析时间序列数据的趋势、季节性等进行预测。
人工神经网络模型如多层感知器、循环神经网络等可以通过学习历史数据的非线性关系进行预测。
二、基于天气预报的方法天气因素是影响光伏发电功率的重要因素，因此天气预报信息可以提供对光伏发电功率的合理预测。
基于天气预报的方法利用气象数据和天气预报模型，结合历史光伏功率数据，在预测时考虑天气因素的影响。
常见的天气预报模型包括数值天气预报模型和统计天气预报模型。
数值天气预报模型如WRF模型、GFS模型等通过数值计算大气物理过程得到天气预报结果。
统计天气预报模型如逐日聚类模型、回归模型等通过分析历史天气数据，建立统计模型来进行预测。
三、基于模型组合的方法由于光伏发电功率受多种因素影响，单一预测模型往往难以准确预测。
因此，基于模型组合的方法可以通过结合多个模型的预测结果，提高预测的准确性。
常见的模型组合方法包括模型融合和模型堆叠。
模型融合方法如平均法、加权法等通过对多个模型的预测结果进行平均或加权，得到最终预测结果。
模型堆叠方法如层次回归、AdaBoost等通过将多个模型的预测结果作为输入，构建一个新的模型来进行预测。
光伏发电系统输出功率短期预测技术研究
光伏发电系统输出功率短期猜测技术探究一、引言近年来，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了全球越来越多的关注和应用。
光伏发电系统的输出功率的短期猜测对于电网调度、能源规划和电力市场运营等方面具有重要意义。
光伏发电系统的输出功率受到天气变化、云层遮挡、光照强度变化等多种因素的影响，导致其输出功率呈现出一定的波动性。
因此，准确地猜测光伏发电系统的输出功率，对于实现经济、高效地利用光伏发电系统具有重要意义。
二、光伏发电系统输出功率猜测方法1. 基于物理模型的猜测方法基于物理模型的猜测方法是利用对光伏电池组件的物理特性和天气状况的综合分析，建立数学模型，猜测光伏发电系统的输出功率。
这种方法需要对光伏电池组件的光电特性、温度特性等进行详尽的试验和分析，以获得准确的模型参数。
然后，依据天气预报等数据，通过模型运算，猜测光伏发电系统的输出功率。
2. 基于统计模型的猜测方法基于统计模型的猜测方法是通过对历史光伏发电系统的输出功率数据进行统计分析，建立统计模型，猜测将来的输出功率。
这种方法不需要对光伏电池组件的详尽特性进行试验，只需要对历史数据进行统计分析，得到适用于猜测的模型。
然后，依据天气预报等数据，通过模型运算，猜测光伏发电系统的输出功率。
3. 基于人工智能的猜测方法基于人工智能的猜测方法是利用神经网络、支持向量机等机器进修算法，对光伏发电系统的输出功率进行猜测。
这种方法不需要事先建立数学模型或统计模型，只需要将历史数据输入到神经网络中进行训练，然后通过训练好的网络进行输出功率的猜测。
这种方法可以适应光伏发电系统输出功率的非线性特性，并且可以通过不息优化网络结构和参数，提高猜测精度。
三、光伏发电系统输出功率短期猜测技术的应用光伏发电系统输出功率的短期猜测技术在电网调度、能源规划和电力市场运营中具有广泛的应用。
起首，光伏发电系统输出功率的短期猜测可以为电网调度提供准确的电量猜测数据，援助电网调度员合理打算电力供应和需求，保证电网的平衡和稳定。
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光伏功率预测技术
发表时间：2019-01-15T11:06:24.547Z 来源：《信息技术时代》2018年4期作者：郝亚洲
[导读] 目前，人们逐渐意识到传统能源的储量和污染问题，在这种趋势下环保节能的光伏发电技术得到重视与发展。
光伏发电技术中最重要的便是光伏功率预测技术
（陕西中地能源开发建设有限公司，陕西省咸阳市 712000）
摘要：目前，人们逐渐意识到传统能源的储量和污染问题，在这种趋势下环保节能的光伏发电技术得到重视与发展。
光伏发电技术中最重要的便是光伏功率预测技术，光伏功率预测对光伏发电控制、性能提高、保障光伏电站平稳运行等方面都起着重要作用。
本文主要介绍了光伏功率预测技术的基本原理和关键问题，通过研究分析光伏电站数据对提高光伏预测技术的几点重要问题进行分析。
关键词：光伏功率；预测技术；关键问题
前言：
光伏发电这一新兴可再生能源，成为各国新能源发展主要研究对象，光伏发电规模不断扩大。
光伏发电规模的扩大也带来了很多的问题，由于光伏发电只能在白天进行，并且受到天气环境变化的影响具有极大的不确定性，这都会对大规模开展光伏发电产生极大的影响。
因此光伏效率预测，能够精确预测光伏发电功率、提高发电性能的技术对大规模扩大光伏发电具有重要意义。
一、光伏功率预测技术研究现状
由于石油、煤炭等传统能源储量不断减少、污染程度高等问题，使得光伏发电近年来得到广泛关注，光伏发电中光伏功率预测技术的研发成为各国从事光伏发电科研人员的首要工作。
近年来使用光伏发电较早的国家光伏发电预测技术较为成熟，例如日本、丹麦、意大利、西班牙等国家运用数值天气预报信息（NWP）进行光伏功率预测取得突破性的进展。
国内光伏发电的研发虽起步相对较晚，但近年来在科研人员的钻研和学习下，我国光伏发电功率预测技术突飞猛进，不断缩小与国际先进水平的差距。
二、光伏功率预测技术方法分类
（1）根据预测过程分类
根据预测过程不同可分为直接预测法和间接预测法。
直接预测法是采集历史光伏功率数据分析后做出预测，数据包括气象数据、辐射数据和其他数据，直接预测法的难度相对较大。
间接预测法则是先对光伏接收板或者地面太阳辐射程度，再对光伏功率进行预测，这也导致间接预测法相对较复杂。
（2）根据预测时间分类
根据预测时间不同，光伏效率预测方法可以分为超短期功率预测、短期功率预测和中长期功率预测。
超短期光伏功率预测时间小于四小时，主要将统计与物理相混合，根据地球同步卫星拍摄实时传输来的卫星云图来推测云层运动情况并以此推断出辐射强度对光伏功率进行预测。
超短期预测可以提供瞬间功率变化信息。
常用的超短期预测方法大致可分为线性预测法与非线性预测法和综合预测法。
1、线性预测法：线性预算法是将采集到的天气数据与光伏电站的历史发电数据结合以预测出光伏发电功率。
目前大多采用外源自回归滑动平均（ARMAX）、自回归滑动（ARMA）、自回归积分滑动平均（ARIMA）三种方法[1]。
2、非线性预测法:光伏发电功率受自然天气因素影响较强，采用非线性预测算法可以提高预测精准度。
非线性预测法建造外部影响因素与光伏光伏功率的非线性预测模型进行光伏功率预测。
目前大多采用的算法有卡尔曼滤波算法、神经网络算法、马尔科夫链算法、支持向量机（SVM）算法。
3、综合预测法是将非线性预测法与线性预测法相结合产生的预测方法，综合预测法预测精准度有所提高，但其复杂程度也要高于线性预测法和非线性预测法。
短期光伏功率预测时间小于四十八小时，以数值天气预报信息（NWP）数据为主导，创造历史光伏效率映射关系对光伏效率进行预测。
短期预测主要运用于发电计划制定、跟踪电力负荷等方面；中长期光伏效率预测时间大于一周，可用于光力发电资源评估，对新电站选址也起着重要指导作用[2]。
（3）根据预测区域分类
根据预测区域的大小可以分为单场光伏功率预测和区域光伏功率预测。
单场光伏功率预测是对单一的一个光伏电站的功率进行预测，单场预测多数运用在运行优化以及运行控制上。
区域光伏功率预测则是对整个区域内的多个光伏电站综合起来进行预测，区域预测可以看出区域内的光伏发电电力值、对电力部门的电力调度和光伏电站与电网的对接起着重要作用。
在光伏功率预测的精准度上区域光伏预测要远远高于单场光伏功率预测。
三、影响光伏发电效率的因素
1.太阳辐射强弱程度
光伏发电中最重要的便是光照强度也就是太阳辐射强度，从早到晚辐射强度有所不同这就导致光伏电厂每阶段发电量的变化。
影响太阳辐射强度大致包括六个方面的因素：1.地理纬度，纬度越低的地区阳光入射角就越大，辐射强度越大。
2.云层厚度，云层越厚光照就越难透过辐射强度越小。
3.大气透明度，大气透明度越低辐射强度越小。
4.海拔高低，海拔高的地区其辐射强度越大。
5.坡向与坡度：坡向坡度不同太阳辐射强度不同。
6.光线倾斜角，光线倾斜角越大，辐射强度就越大。
2.光伏电池板
光伏电池板是整个光伏电站最重要的发电部件，光伏电站要进行合理的电池板布局，让其最大程度地接受光照，这样电站发电效率才能达到最理想效果。
3.季节变化
季节不同光照强度也有所不同，光伏电站的发电量也会随着季节的变化而变化。
相比冬季来说，夏季的光照强度要高于冬季光照强度，因此正常情况下夏季电站发电量要高于冬季电站发电量。
四、光伏功率预测精准度提高方法
光伏功率预测的关键问题便是提高预测的精准度，光伏数据是光伏功率预测的基础，因此光伏数据的处理成为研究的主要突破口。
光
伏数据的缺失、不精准都会影响到光伏功率预测的精准度，对光伏数据进行处理可以从以下几方面进行:1.对采集到的不合格数据进行去除处理。
2.对缺失数据进行还原重构，插值法是目前最简单的数据重构方法，但由于光伏数据具有强烈的不确定性，导致插值法重构出的数据可能也会存在些许误差。
3.建立完善的光伏数据采集体系，实现光伏电站设备的统一运行监控，现代化数据管理，加强对数据的质量控制，确保所得光伏数据的时效性、完整性和数据质量[3]。
总结：
目前我国的光伏功率预测技术逐渐向国际水平靠拢，在科研人员的不断研发下光伏功率预测技术不断完善、预测方法不断增多，但光伏功率预测的精准度还有很大的提升空间，科研人员应总结各类预测方法的优劣之处，结合各大光伏电厂进行实践创新，提高光伏功率预测精准度，使光伏发电能够更高效的运行，为将来光伏发电的大规模普及提供保障。
参考文献
[1]徐怡悦.分布式光伏功率预测技术研究[D].东南大学,2017.
[2]龚莺飞,鲁宗相,乔颖,王强.光伏功率预测技术[J].电力系统自动化,2016,40(04):140-151.
[3]高阳,钟宏宇,许傲然,代小敏,张博,曹宇.功率预测技术在光伏发电中的应用研究[J].电器与能效管理技术,2015(17):38-43+58。