基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测
基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究
基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究电力系统是国家经济的重要组成部分，而短期负荷预测作为电力系统调度中的重要环节，对于保证电力系统的安全稳定运行有着不可或缺的作用。
目前，国内外学者们采用多种方法进行短期负荷预测，其中基于灰色预测的方法因其特殊的模型结构和预测精度受人青睐，本文将基于灰色预测的电力系统短期负荷预测研究进行探讨。
一、灰色预测模型的概述灰色预测模型，是一种处理少样本、不确定、模糊信息的数学模型，其思想核心在于将不确定信息转化为确定性信息，并借助此构建预测模型。
灰色预测模型的主要特点是具有较少的输入数据和简单的模型结构，能够适应复杂非线性系统的预测需求，并拥有较高的预测精度和可解释性。
二、短期负荷预测研究现状分析目前，国内外学者们在短期负荷预测方面采用了多种方法，如传统的时间序列方法、统计方法、神经网络方法、群集分析方法、回归分析方法、模糊系统方法等。
虽然这些方法各有优缺点，但是基于灰色预测的方法由于其独到的模型结构和预测精度优势，已经成为短期负荷预测领域中备受关注的一种方法。
三、基于灰色预测的短期负荷预测模型灰色预测模型在短期负荷预测中主要分为以下三种：GM(1,1)模型、GM(0,1)模型和DGM(1,1)模型。
1、GM(1,1)模型GM(1,1)模型是灰色预测模型中最基础的模型，其主要思想是将原始数据一次累加、得到一段累加变化量数据，然后对得到的累加变化量作一阶差分，得到经过时间规划后的新数据，最后还原新数据为预测值。
GM(1,1)模型的缺点是对数据的平稳性要求较高，数据需要经过平稳化处理后才可使用。
2、GM(0,1)模型GM(0,1)模型也称为恒比率模型，假设短期负荷预测值的变化率可以用一定的恒定倍数来表达，建立了一个无数增长模型，通过对未来负荷增长趋势的预测，得出未来的负荷预测值。
GM(0,1)模型的优点是对原始数据的平稳性要求不高，并且具有较高的预测精度。
3、DGM(1,1)模型DGM(1,1)模型是在GM(1,1)模型基础上引入差分的概念，即一阶加权差分作为新的累加变化量数据。
光伏发电出力预测技术研究综述
光伏发电出力预测技术研究综述摘要：随着社会的发展，科技得到了飞速的进步，可是能源短缺是当前社会发展所面临的困境，在各种可再生能源中，太阳能是一种无污染并且资源充沛的能源之一，受到人们的广泛关注与利用。
因其自身独特的优点，在社会发展过程中被人们充分利用。
可是在使用的过程中，因为光伏发电的输出功率并不稳定，所以给用户造成了很大的困扰，相关工作者可以对光伏发电出力进行预设工作，正文主要介绍通常所使用的预测方式以及发展现状，对预测结果进行深入探究，希望对光伏发电今后的发展有所帮助。
关键词：光伏出力；预测技术；出力预测根据根据调查发现，太阳能已经能为各个国家能源升级以及转型的重要方向，并且已经规模化发展光伏发电工程，在此过程中取得了一定的成绩。
根据调查数据显示，截止至2020年底，全球光伏发电电机容量已经超过500GW，与前一年同期相比，增长75%，由此可以看出光伏发电具有良好的发展势头。
可是在发展光伏发电的过程中受到较多的干扰因素，给电网系统带来了不利影响。
为了有效解决这一问题，相关工作者提出并使用可光伏发电出力预测技术，以此来保障其作业成效。
1.光伏发电出力预测技术在以往对光伏发电出力作业进行预测工作时，存在一些问题，为了有效解决这些问题，相关作业人员在以往预测技术的基础之上提出了新型的概念，例如短期预测概念以及超短期预测概念，二者的具体使用状况如此下文：1.1超短期预测技术在进行光伏发电的过程中，有较多的干扰因素，此时电路会表现出较强的间接性问题，对电力系统的正常运行产生不利影响。
若想要有效解决此问题，相关工作者提出了一种新型的预测技术——超短期预测技术。
该技术主要以光伏发电系统为基础进行建模，之后对其影响因素进行预测，并以此构建出短期预测模型。
依据模型的算法以及变化规律，对点电网管理部门进行沟通，确保其发出功率能够达到预期的效果。
从实际作用成果来看，此种方式主要是利用某种特殊的算法对样本进行反复预测，之后根据预测量以及预测值条件之间的关系，根据特殊数列进行叠加，获得最终预测数值。
基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型
基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型
于群;朴在林;胡博
【期刊名称】《电网与清洁能源》
【年(卷),期】2016(032)007
【摘要】为了实现对并网型光伏电站调度,提出了一种基于集合经验模态能分解(EEMD)与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型.利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解,得到本征模函数分量IMF和剩余分量Res,降低序列的非平稳性.采用游程检验法优化因IMF分量数量多造成的建模过程复杂的问题,针对优化后的分量分别建立相应的BP神经网络预测模型.利用该方法对额定容量为40 kW的光伏系统进行预测,并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析.结果表明,所提出的方法有效地提高了预测精度.
【总页数】6页(P132-137)
【作者】于群;朴在林;胡博
【作者单位】沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110866;沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110866;沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110866
【正文语种】中文
【中图分类】TM615
【相关文献】
1.基于EEMD-HS-SVM的短期风功率组合预测模型 [J], 姬广龙;袁越;黄俊辉;关志坚;吴涵;杨苏
2.基于Kalman滤波和BP神经网络的光伏超短期功率预测模型 [J], 王雨;苏适;严玉廷
3.基于改进EEMD-SE-ARMA的超短期风功率组合预测模型 [J], 田波;朴在林;郭丹;王慧
4.基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型 [J], 丁明;王磊;毕锐
5.基于CEEMDAN和改进时间卷积网络的短期风电功率预测模型 [J], 赵凌云;刘友波;沈晓东;刘代勇;吕霜
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光伏功率预测的建模和算法研究
光伏功率预测的建模和算法研究光伏发电作为新能源的代表，受到了人们的广泛关注。
而光伏发电系统中光伏功率预测对于系统运行、运维以及利用率的提高起到至关重要的作用。
本文将从光伏功率预测的背景、现有算法、方法及应用等方面进行介绍和分析。
背景随着能源需求的不断增加，传统的化石燃料等能源的供给已逐渐无法满足人们的需求，环保、节能、减排已经成为社会的共识。
因此，新能源的发展和利用变得至关重要。
光伏发电作为一种有前途的新能源，具有环保、可再生、资源充足等诸多优点。
在应用中，光伏发电的效率与输出功率密切相关。
而通过对光伏发电系统中的光伏功率进行预测，可以有效地提高系统利用率、降低光伏发电的成本，并实现系统的智能化管理。
现有算法光伏功率预测算法是预测未来某个时间点的光伏功率输出值的数学模型。
目前主要的光伏功率预测算法包括灰色模型、回归模型、神经网络模型、支持向量机(SVM)模型等。
1.灰色模型灰色模型使用少量的系数来表示光伏功率的长期发展趋势，通过寻找获得最佳均衡点的方法来精确预测光伏功率输出。
这种方法的优点在于使用量简单，模型建立快速，预测结果较为准确。
但是它无法充分考虑各种因素的影响，缺乏足够的实用性和科学性。
2.回归模型回归模型通过采集逐时逐日的气象数据、光伏发电系统的设计特性、历史功率等多种参数信息得到光伏发电系统的功率预测模型。
这种方法有较高的拟合度，可预测未来多个时刻的功率输出，但是对于复杂的非线性系统建模有一定的局限。
3.神经网络模型神经网络模型是一类基于非线性映射的模型，可以通过训练过程得到包括输入、输出层和隐含层三层结构的神经网络。
该方法不需要对光伏功率输出进行复杂的建模，具有高精度、良好的通用性和强大的非线性逼近能力。
但是由于神经网络开销较大，模型训练过程中的计算量大，对硬件有一定的要求。
4.支持向量机模型SVM是另一种基于非线性映射的算法，它是一种通过求解非线性问题而获得最优解的数学方法。
支持向量机模型具有压缩性、泛化能力强、理论完善等特点。
光伏发电功率预测方法研究的综述_(成品)
太阳能光伏发电系统发电量受当地日射量，温度，太阳能电池板性能以及阴影等多种因素影响。
2.1辐照强度
太阳能电池板接受到的日射量的大小直接影响发电量、日射量越大,发电量越大。日射强度与季节时间、地理位置有直接的关系。夏季日射时间较长，发电量较大；冬季日射时间短，发电量低。一天中通常正午太阳高度较大，到达的日射量较大，发电量也会较大。纬度越低的地区，太阳入射角越大，日射强度越大，发电量也会越大。太阳能电池板方位角、倾斜角和设置场所的选取也是一个重要因素。一般情况下太阳能电池板朝向正南时发电量能达到最大，东南、西南朝向时发电量会降低大约10%，东、西朝向时发电量会降低大约20%[1][2]。
（2）时间序列预测法 时间序列预测法是应用较早，最为广泛，发展成熟的一种方法。它把负荷数据看作是一个按季节、按周、按天以及按小时周期性变化的时间序列。根据负荷的历史资料，设法建立一个数学模型来描述电力负荷这个随机变量变化过程的统计规律性，在数学模型的基础上确立负荷预测的数学表达式，对未来的负荷进行预报。
太阳相对地平面位置的变化使得地面接收到的太阳能量时刻在变，对于倾斜表面，太阳入射线和倾斜面法线之间的夹角定义为入射角，由于太阳位置的变化，太阳入射角的大小也随太阳位置的变化而变化。
总之，太阳入射角由光伏电站所在位置，光伏电池的倾斜角，季节，时间这些因素所决定的。因此，考虑太阳入射角能够准确的表述这些因素对太阳辐照强度的影响。
（1）储量丰富。太阳能是取之不尽的可再生能源，可利用量巨大。太阳每秒钟辐射的能量大约是1.6×1023kW，其中到达地球的能量高达8×1013kW相当于燃烧6×109吨标准煤。按此计算，一年内到达地球表面的太阳能总量折合成标准煤约1.892×106亿吨，是目前世界主要能源探明储量的一万倍。相对于常规能源的有限性，太阳能储量是无限的，取之不尽，用之不竭。这就决定了开发利用太阳能将是人类解决常规能源匮乏枯竭的最有效途径。
基于神经网络的短期电力负荷预测研究
基于神经网络的短期电力负荷预测研究摘要：随着电力供需关系的日益紧张和新能源的广泛应用，短期电力负荷预测变得至关重要。
传统的统计模型在电力负荷预测中存在一定的局限性，而神经网络作为一种非线性建模方法，具有较强的适应性和预测能力。
本文基于神经网络的方法，研究了短期电力负荷预测问题，并通过实证分析验证了该方法的有效性。
1. 引言短期电力负荷预测是电力系统调度和运营中的重要任务，是合理安排电力资源、保障电力供应的关键。
传统的统计模型如ARIMA、SARIMA等在电力负荷预测中得到了广泛应用，但这些模型往往无法很好地捕捉到非线性关系和复杂的动态变化，导致预测精度有限。
神经网络作为一种自适应非线性建模方法，通过学习样本中的模式和规律来预测未知数据的值，具有很强的适应能力和非线性拟合能力，因此在短期电力负荷预测中具有潜力。
本研究旨在探究基于神经网络的短期电力负荷预测方法，并通过实证验证其预测效果。
2. 神经网络模型神经网络是由多个神经元以及它们之间的连接构成的一个网络系统。
本研究使用多层感知器（MLP）作为预测模型，它是一种常见的前馈神经网络模型。
MLP包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层的数量和神经元的个数可以根据实际问题进行调整。
在本研究中，输入层的节点表示历史负荷数据和其他相关因素，输出层的节点表示未来一段时间内的电力负荷。
隐藏层的神经元使用激活函数对输入进行非线性变换，通过学习样本数据的特征来对未知数据进行预测。
3. 数据处理和模型训练为了建立短期电力负荷预测模型，首先需要收集和处理相关的数据。
常见的输入因素包括历史负荷数据、温度、季节性等。
本研究选择了历史负荷数据和温度作为输入因素。
然后，将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于模型的参数估计，测试集用于评估模型的预测能力。
为了提高模型的泛化性能，本研究采用了交叉验证的方法进行模型训练和调优。
在模型训练过程中，需要选择合适的损失函数和优化算法。
本研究选择了均方误差（MSE）作为损失函数，用于衡量模型的预测误差。
解析光伏发电功率预测技术
2021年8期科技创新与应用Technology Innovation and Application技术·应用解析光伏发电功率预测技术邹梦丽（塔里木大学机械电气化工程学院，新疆阿拉尔843300）引言在清洁能源开发方面，光伏发电为重要技术，可以将太阳能转化为电能使用。
但在将光伏发电系统产生的电量纳入电网时，将受到输出功率不稳因素的影响，因此还应加强光伏发电功率预测分析，为电网调度和自动发电控制功能实现提供支撑。
1光伏发电功率特性分析在光伏发电过程中，需要结合系统发电特性对功率进行预测。
但实际光伏发电将受到气压、温度等各方面因素的影响，因此需要实现历史数据深入分析，对其中隐含的规律进行挖掘。
通过建立功率预测模型，对一定时间内光伏发电功率进行科学预估，能够根据精准预测曲线做好光伏电站运行安排，避免大规模光伏电站并网给电网运行带来不良影响。
实际在光伏发电输出功率分析上，可以按照式（1）计算：P S =ηSI[1-0.005（t 0+25）]（1）式中，η指的是太阳能电池转换效率，S 为光伏阵列面积，I 为太阳辐射强度，t 0则为环境温度。
在光伏发电系统运行过程中，S 和η基本不变，但其他因素将随着气候、季节变化发生改变，导致发电输出功率不断波动。
在光伏电站接入电网过程中，需要制定科学调度计划。
为此，还要对光伏发电功率进行预测，通过负荷跟踪确定1d 内光伏发电功率变化情况。
在实际分析过程中，对6h以内功率进行预测，需要利用卫星云图实现数据实时处理。
根据观测得到的地面数据、天气预报信息等进行综合预测，确定功率瞬变情况[1]。
预测的时间分辨率最小将达到1min ，最大不超10min ，能够为电网状态实时分析提供依据，为电网自动发电控制实现提供支持。
而对6h 以上功率变化进行预测，可以直接利用天气预报数据进行分析。
在使分析的数据量得到减少的同时，对气象等数据无过高的时空分辨率要求。
在实际分析过程中，需要保证预测结果达到较高精度，以便通过科学调度为电网安全运行提供保障。
基于分层模糊神经网络的边缘侧光伏发电能量预测
基于分层模糊神经网络的边缘侧光伏发电能量预测
张树华;王继业;王辰;赵传奇;张鋆
【期刊名称】《现代电力》
【年(卷),期】2024(41)3
【摘要】以分布式光伏为代表的新能源广泛接入,带来业务实时响应、台区内智能分析处理等新需求,目前关于分布式新能源消纳本地自治的解决方案还鲜见报道,新能源消纳的关键在于光伏发电的准确预测与边缘物联装置研制。
基于电网调度物联网,面向台区自治快速响应的需求,提出一种结合台区能量路由器的新能源消纳本地自治解决方案,研制面向分布式新能源消纳的能源控制器,并基于分层模糊神经网络算法对光伏发电的能量进行预测。
研究表明,所研制的能源控制器以及提出的分层模糊神经网络模型在边缘侧台区自治中具有一定的效果和优势。
【总页数】10页(P490-499)
【作者】张树华;王继业;王辰;赵传奇;张鋆
【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院;中国电力科学研究院有限公司【正文语种】中文
【中图分类】TM73
【相关文献】
1.基于模糊神经网络的光伏发电量短期预测
2.基于模糊神经网络的光伏发电系统发电量的预测
3.基于Takagi-Sugeno模糊神经网络的光伏发电功率预测研究
4.模糊聚类-BP神经网络短期光伏发电预测模型
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基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测
基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测
一、引言
随着能源需求的不断增加以及对环境保护的要求，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。
光伏发电预测是指根据天气条件、光照强度等因素，对光伏发电的短期出力进行准确预测，在促进光伏发电的可靠性、可预测性和可调度性方面具有重要意义。
光伏发电短期出力预测是一个复杂的问题，涉及到多个因素的综合影响。
传统的统计方法在建模时常常只考虑了少数几个因素，无法准确地反映出光伏发电的复杂性。
而灰色神经网络组合模型（GM-ANN）是一种将灰色理论与人工神经网络相结合的预测模型，可以有效克服传统方法的局限性。
二、灰色理论与人工神经网络
2.1 灰色理论
灰色理论是在20世纪80年代发展起来的一种非线性、非平衡的数学理论，主要用于处理具有未知、未确定或不完备信息的问题。
灰色理论通过对系统建模与分析，能够在数据不充分、信息不确定的情况下，对数据进行预测、评估和决策。
2.2 人工神经网络
人工神经网络是一种仿生的计算模型，模拟了大脑神经元之间的相互作用。
它通过训练和学习来获取数据的特征与规律，从而实现对未知数据的预测和分类。
三、光伏短期出力预测模型的构建
3.1 数据预处理
在构建光伏短期出力预测模型之前，需要对数据进行预处
理。
预处理包括数据清洗、归一化和分解等过程。
首先对数据进行清洗，去除异常值和缺失值。
然后对数据进行归一化处理，将数据缩放到0和1之间，便于神经网络的训练和模型的收敛。
最后，对归一化后的数据进行分解，以获取数据的趋势和周期。
3.2 灰预测模型建立
根据光伏发电的实际情况，选择合适的灰色预测模型进行建模。
常用的灰色预测模型包括GM(1,1)模型、GM(0,1)模型等。
通过对光伏发电数据的分解和累加，得到其背景值序列和累加生成序列。
然后通过GM模型对背景值序列进行预测，得
到光伏发电的趋势值。
3.3 神经网络模型设计
在灰色预测模型的基础上，采用神经网络对光伏发电的趋势值进行进一步的预测。
神经网络的设计包括网络结构的确定、激活函数的选择和训练方法的选取。
在网络结构方面，常用的有前馈神经网络、循环神经网络等。
激活函数的选择可以根据问题的具体要求进行，常用的有Sigmoid函数、ReLU函数等。
训练方法的选择一般包括梯度下降法、反向传播算法等。
四、实验与结果分析
为了验证基于GM-ANN模型的光伏短期出力预测效果，本
文选择了某地光伏发电数据作为实验样本。
通过数据的预处理、GM模型建立和神经网络模型设计等步骤，得到了光伏发电的
预测结果。
实验结果表明，基于GM-ANN模型的光伏短期出力预测具
有较高的准确性和预测能力。
通过对比实际测量数据和预测结果，可以看出模型对光伏发电的趋势和变化规律具有较好的把握能力。
同时，模型在不同时间尺度上的预测效果也较好，既能准确预测短期变化，又能较为准确地预测中长期的趋势变化。
五、结论
本文基于灰色神经网络组合模型（GM-ANN）构建了光伏短期出力预测模型，并通过实验证明了其有效性和准确性。
该模型将灰色理论的分解与人工神经网络的学习相结合，充分考虑了光伏发电的多因素影响，使得预测结果更加准确和可靠。
在实际应用中，该模型可以为光伏发电行业提供重要的决策依据，帮助优化光伏发电系统的运行和控制，提高光伏发电的利用效率和经济效益。
然而，模型仍然存在一些局限性，需要进一步研究和改进
与其他传统的光伏发电输出预测模型相比，本文提出的
GM-ANN模型在光伏发电预测中具有一定的优势。
首先，GM-ANN模型采用灰色理论和神经网络相结合的方式进行建模，充
分考虑了光伏发电过程中的多因素影响，如光照强度、温度等。
相比于单纯的神经网络模型，GM-ANN模型能够更精确地捕捉
到光伏发电输出的变化规律。
其次，GM-ANN模型通过对数据
进行灰色预处理，能够更好地消除数据中的噪声和干扰，提高预测的准确性。
通过与其他常用的光伏发电预测模型进行对比实验，可以发现GM-ANN模型在预测准确性方面明显优于其他
模型。
实验结果表明，GM-ANN模型能够准确地预测光伏发电的
短期变化和中长期趋势。
通过对比预测结果和实际测量数据，可以发现模型对光伏发电的趋势和变化规律具有较好的把握能力。
在不同时间尺度上的预测效果也较好，既能准确预测短期变化，又能较为准确地预测中长期的趋势变化。
这表明GM-ANN模型具有一定的稳定性和可靠性。
在实际应用中，GM-ANN模型可以为光伏发电行业提供重
要的决策依据。
通过对未来光伏发电输出的预测，可以帮助优化光伏发电系统的运行和控制，提高光伏发电的利用效率和经济效益。
例如，在光伏电站的运行过程中，可以根据模型的预测结果来调整光伏电池板的倾斜角度和朝向，以最大化光伏发电系统的发电量。
此外，光伏发电的预测结果还可以用于电力市场的调度和交易，有助于平稳调节电力供需关系，提高电网的稳定性和可靠性。
然而，GM-ANN模型仍然存在一些局限性，需要进一步研
究和改进。
首先，模型的预测精度还可以进一步提高。
尽管
GM-ANN模型在预测准确性方面表现出色，但仍有一定的误差
存在。
可能的改进方法包括引入更多的影响因素，并对神经网络的结构和参数进行优化。
其次，模型的泛化能力还需要进一步验证。
目前，本文所使用的实验数据仅局限于某地光伏发电数据，可能与其他地区的光伏发电数据存在差异。
因此，需要进一步扩大实验样本的范围，以验证模型在不同地区和不同环境条件下的预测能力。
最后，模型的实时性也需要考虑。
由于光伏发电输出受到天气等外部因素的影响，其预测结果需要及时更新。
因此，需要进一步研究如何实现模型的实时预测，以满足光伏发电系统实时调控的需求。
综上所述，本文基于灰色神经网络组合模型（GM-ANN）构建了光伏短期出力预测模型，并通过实验证明了其有效性和准确性。
该模型在光伏发电预测中具有较高的准确性和预测能力，可以为光伏发电行业提供重要的决策依据。
然而，模型仍然存在一些局限性，需要进一步研究和改进。
希望通过本论文的研究能够为光伏发电预测的研究和实际应用提供有益的参考
综合上述讨论，本文基于灰色神经网络组合模型（GM-ANN）构建了光伏短期出力预测模型，并通过实验证明了其有效性和准确性。
该模型在光伏发电预测中具有较高的准确性和预测能力，可以为光伏发电行业提供重要的决策依据。
然而，模型仍然存在一些局限性，需要进一步研究和改进。
首先是模型的预测精度还有提高的空间。
尽管GM-ANN模
型在预测准确性方面表现出色，但仍然存在一定的误差。
这可能是由于模型中考虑的影响因素不够全面，或者神经网络的结构和参数设置不够优化。
因此，进一步改进模型可以包括引入更多的影响因素，如天气条件、季节性因素等，并对神经网络的结构和参数进行优化，以提高模型的预测精度。
其次，模型的泛化能力还需要进一步验证。
目前，本文所使用的实验数据仅限于某地光伏发电数据，可能与其他地区的光伏发电数据存在差异。
因此，需要扩大实验样本的范围，包括不同地区和不同环境条件下的光伏发电数据，以验证模型在不同情况下的预测能力。
这将有助于模型在实际应用中更准确地预测光伏发电的短期出力。
最后，模型的实时性也需要考虑。
光伏发电输出受到天气等外部因素的影响，其预测结果需要及时更新以满足光伏发电系统的实时调控需求。
因此，需要进一步研究如何实现模型的实时预测，以提高其实时性能。
这可能涉及到数据采集和处理的技术改进，以及模型在实时环境中的部署和调优。
总之，本论文的研究通过构建GM-ANN模型为光伏发电短
期出力预测提供了一种有效的方法。
该模型在实验中表现出较高的准确性和预测能力，为光伏发电行业提供了重要的决策依据。
然而，模型仍然存在一定的局限性，包括预测精度有待提高、泛化能力有待进一步验证以及实时性的考虑。
希望通过本
论文的研究能够为光伏发电预测的研究和实际应用提供有益的参考，并为未来的研究和改进提供思路和方向。