光伏功率预测技术体系
《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、引言随着全球能源结构的转变和环保意识的提高，可再生能源的利用与开发逐渐成为各国研究的重点。
其中，光伏发电系统作为太阳能利用的主要方式之一，其发展迅猛，但如何有效地预测其输出功率成为了当前研究的关键问题。
本文将对光伏发电系统功率预测方法进行全面综述，分析当前研究的进展和挑战。
二、光伏发电系统概述光伏发电系统（Photovoltaic Power Generation System）利用太阳能电池板将光能转化为电能。
其运行环境受多种因素影响，如太阳辐射强度、温度、阴晴、风向等，使得输出功率具有不确定性。
因此，准确预测光伏发电系统的功率输出对电力系统的稳定运行和能源管理具有重要意义。
三、功率预测方法1. 统计预测模型统计预测模型主要利用历史数据，通过统计分析法来预测光伏发电系统的输出功率。
其中包括时间序列分析模型（如ARIMA模型、LSTM模型等）、回归分析模型等。
这些模型能够根据历史数据和影响因素，对未来一段时间内的光伏发电功率进行预测。
2. 物理预测模型物理预测模型基于光伏电池的物理特性和环境因素，通过建立物理方程来预测输出功率。
这种方法需要对环境因素进行精确测量和实时监控，并根据环境因素的变化实时调整预测模型。
常见的物理预测模型包括辐射量法、物理参数法等。
3. 混合预测模型混合预测模型结合了统计预测模型和物理预测模型的优点，通过综合利用历史数据、物理特性和环境因素，以提高预测的准确度。
目前，混合预测模型在光伏发电功率预测领域的应用日益广泛。
四、研究进展与挑战随着技术的不断发展，光伏发电系统功率预测的准确度逐步提高。
在算法上，深度学习、机器学习等先进技术被广泛应用于光伏发电功率预测中。
同时，随着大数据、云计算等技术的发展，为光伏发电功率预测提供了更丰富的数据来源和更强大的计算能力。
然而，仍存在一些挑战需要解决，如如何准确捕捉光伏发电系统的非线性特性、如何提高模型的泛化能力等。
光伏功率预测方法
光伏功率预测方法随着太阳能光伏发电的迅速发展，光伏功率预测成为了一个重要的研究领域。
光伏功率预测是指通过对太阳能光伏系统的天气、环境和设备等因素进行分析和预测，来预测光伏系统的发电功率。
准确的光伏功率预测可以帮助光伏发电厂商优化发电计划、提高发电效率，同时也对电网调度和能源管理具有重要意义。
在光伏功率预测中，常用的方法包括基于物理模型的方法、基于统计模型的方法和基于机器学习的方法。
基于物理模型的方法是根据光伏系统的物理特性和数学模型来进行功率预测。
通过对太阳辐射、温度、阴影等因素的测量和建模，可以预测光伏系统的发电功率。
这种方法的优点是能够考虑到光伏系统的具体情况，预测结果较为准确。
然而，基于物理模型的方法需要对光伏系统的物理参数进行精确测量和建模，对数据处理和计算能力要求较高。
基于统计模型的方法是通过对历史数据进行分析和建模来进行功率预测。
这种方法基于统计学原理，利用历史数据中的模式和趋势来预测未来的发电功率。
常用的统计模型包括时间序列分析、回归分析和灰色系统模型等。
基于统计模型的方法简单易行，不需要对光伏系统的物理参数进行精确测量，但对历史数据的要求较高，且无法考虑到光伏系统的具体情况。
基于机器学习的方法是通过对大量数据进行训练和学习，来建立预测模型。
常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机和随机森林等。
这种方法可以利用数据中的潜在模式和关联性来进行预测，且具有较强的自适应能力。
然而，基于机器学习的方法需要大量的数据进行训练，对计算资源和算法优化要求较高。
除了以上三种方法，还有一些其他的光伏功率预测方法。
例如，基于模糊逻辑的方法可以考虑到光伏系统中的不确定性和模糊性，提高预测的鲁棒性。
基于深度学习的方法可以通过构建深度神经网络模型，自动提取数据中的高级特征，提高预测的准确性。
在实际应用中，光伏功率预测方法的选择要根据具体情况来确定。
如果有足够的光伏系统数据和计算资源，可以考虑使用基于物理模型或基于机器学习的方法。
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。
光伏电站发电功率预测与优化
光伏电站发电功率预测与优化随着人们对可再生能源的需求增加，光伏发电成为了一种重要的清洁能源供应方式。
在光伏电站的运营过程中，准确预测和优化发电功率对于提高经济效益和适应电力系统的需求变化至关重要。
本文将探讨光伏电站发电功率预测与优化的方法和应用。
光伏电站发电功率预测是指在特定的时间段内，根据历史数据、天气预报和其他相关因素，估计光伏电站未来一段时间的发电功率。
准确的功率预测可以帮助运营人员合理安排发电计划、维护设备以及处理电力系统的稳定性等问题。
目前主要的功率预测方法包括基于统计学的模型和基于机器学习的模型。
基于统计学的模型通常利用历史数据和天气数据进行预测。
典型的方法包括时间序列分析和回归分析。
时间序列分析使用历史数据的时间变化来预测未来的发电功率，常用的方法有自回归移动平均模型（ARMA）和自回归条件异方差模型（ARCH）。
回归分析则是建立功率与天气变量之间的线性关系，通过对历史数据进行回归拟合，得到预测模型。
这些方法相对简单且计算量较小，适用于短期功率预测。
基于机器学习的模型则通过训练算法和大量的历史数据来建立预测模型。
常用的机器学习方法包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。
这些方法能够更好地拟合数据的非线性关系，并能够通过调整模型的参数来提高预测精度。
此外，还有一些基于深度学习的方法，例如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
这些方法在大规模数据和复杂关系的预测方面表现优异。
除了发电功率的预测，优化发电功率也是光伏电站运营的重要任务。
光伏电站的优化主要包括两个方面：一是最大化发电功率，二是降低发电成本。
最大化发电功率的优化主要针对光伏面板的布局、倾角和朝向等因素，以及阴影遮挡和污染等因素进行优化。
例如，通过合理安排光伏面板的朝向和倾角，可以最大程度地捕捉太阳能，提高发电效率。
降低发电成本的优化则主要集中在运营和维护方面，通过合理维护设备、减少能源损耗等来降低发电成本。
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。
《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。
光伏功率预测 python
光伏功率预测 python
光伏功率预测在太阳能发电领域中扮演着重要的角色。
通过准确预测光伏功率，可以帮助发电厂商更好地规划发电量，并提高太阳能发电系统的效率。
本文将介绍一种基于Python的光伏功率预测方法。
光伏功率预测是通过分析历史数据和当前环境条件来预测未来一段时间内的光伏功率输出。
首先，我们需要收集大量的历史数据，包括太阳辐射强度、温度、风速等环境参数，以及对应的光伏功率输出。
通过对这些数据进行分析，可以建立一个模型来预测未来的光伏功率。
在Python中，我们可以使用各种机器学习算法来建立光伏功率预测模型。
其中，最常用的算法之一是支持向量回归（SVR）。
SVR可以根据历史数据中的模式来预测未来的光伏功率输出。
通过调整模型的参数和选择合适的核函数，可以得到更准确的预测结果。
除了机器学习算法，我们还可以使用时间序列分析方法来进行光伏功率预测。
时间序列分析是一种针对时间序列数据进行建模和预测的方法。
通过对历史数据进行分析，可以提取出数据中的趋势、季节性和周期性等特征，并利用这些特征来预测未来的光伏功率输出。
在实际应用中，为了提高预测的准确性，我们还可以考虑其他因素对光伏功率的影响，例如天气预报数据、发电系统的容量等。
通过综合考虑这些因素，可以得到更可靠的光伏功率预测结果。
光伏功率预测是太阳能发电领域中的关键技术之一。
通过使用Python编程语言和机器学习、时间序列分析等方法，可以建立准确的光伏功率预测模型。
这将有助于提高太阳能发电系统的效率，推动清洁能源的发展。
《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、引言随着全球能源结构的转变和环境保护意识的提高，可再生能源逐渐成为人类社会发展的重要方向。
其中，光伏发电以其清洁、无污染、可持续等优点，受到了广泛关注。
然而，光伏发电受天气、时间、地理位置等多种因素影响，其输出功率具有较大的波动性。
因此，对光伏发电功率进行准确预测，对于提高光伏发电的利用率、减少能源浪费、优化电网调度等具有重要意义。
本文旨在综述当前光伏发电功率预测方法的研究现状及发展趋势。
二、光伏发电功率预测方法目前，光伏发电功率预测方法主要包括物理方法、统计方法和组合方法等。
1. 物理方法物理方法主要是基于光伏电池的工作原理和光、电、热等物理特性进行预测。
该方法考虑了光伏电池的电气特性、光照强度、温度等影响因素，通过建立物理模型对光伏发电功率进行预测。
物理方法的优点在于预测精度较高，但需要大量的物理参数和复杂的计算过程。
2. 统计方法统计方法主要是利用历史数据和统计学原理进行预测。
该方法通过分析历史数据中的天气、光照、温度等因素与光伏发电功率的关系，建立统计模型进行预测。
统计方法具有简单易行、计算量小等优点，但受历史数据质量和数量的限制，预测精度可能有所降低。
3. 组合方法组合方法是将物理方法和统计方法相结合，充分利用两者的优点进行预测。
该方法通过建立混合模型，将物理特性和统计规律相结合，提高预测精度。
组合方法的优点在于综合考虑了光伏发电的物理特性和统计规律，具有较高的预测精度。
三、研究现状及发展趋势目前，国内外学者在光伏发电功率预测方面进行了大量研究，取得了丰富的成果。
一方面，随着人工智能、机器学习等技术的发展，越来越多的研究者将神经网络、支持向量机、深度学习等算法应用于光伏发电功率预测中，提高了预测精度和稳定性。
另一方面，研究者还在不断探索新的预测方法和模型，如基于数据挖掘的预测方法、基于多源信息的融合预测方法等。
未来，光伏发电功率预测方法将朝着智能化、精细化、实时化的方向发展。
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光伏功率预测系统技术体系北京东润环能科技股份有限公司2015.06.011 光电功率预测技术概述1.1 光伏功率预测原理及作用光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。
如果光线照射在太阳能电池上并被电板光伏吸收，具有足够能量的光子能够在P型硅和N型硅中将电子从共价键中激发，以致产生电子－空穴对。
界面层附近的电子和空穴在复合之前，将通过空间电荷的电场作用被相互分离。
电子向带正电的N区和空穴向带负电的P区运动。
通过界面层的电荷分离，将在P区和N区之间产生一个向外的可测试的电压。
通过光照在界面层产生的电子－空穴对越多，电流越大。
界面层吸收的光能越多，界面层即电池面积越大，在太阳能电池中形成的电流也越大。
对于光伏电板来说，单位面积的光伏阵列输出功率为：式中，η是转换效率；S是阵列面积；I是太阳辐照强度；t0 是大气温度。
对于既定的光伏发电系统来说，几乎所有的光伏并网逆变器都以相对稳定的功率转换效率运行在最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）模式，其输出功率数据具有高度的自相关性，输出功率数据中已包含光伏阵列的系统信息。
虽然功率转换效率、光电转换效率会随着时间变化，但是在系统的使用周期内其变化量是非常小的，以至于在短期预测中可以认为是常数。
所以预测模型的输入变量中可不用考虑逆变器的功率转换效率、光伏阵列的光电转换效率、光伏阵列的总面积等隐含在历史输出功率数据中的因素，但是太阳辐射强度、环境温度等气象因素对光伏功率预测的精度有决定性作用。
由于光伏发电受辐照度、温度等天气变化、日夜交替和季节推移等不确定因素影响，有显著的随机性、波动性和间歇性。
因此，大规模光伏发电系统并网运行会影响电力系统的安全、稳定、经济运行。
准确的光伏功率预测有利于电力系统调度部门适时调整调度计划，从而有效地减轻光伏发电系统接入对电网的稳定安全运行造成的巨大冲击。
同时帮助光伏电站减少由于限电和电量考核带来的经济损失，提高光伏电站运行管理效率。
1.2 数值天气预报技术日前中心已为全国600多个新能源场站提供了水平分辨率在5km×5km(部分地区3km×3km)，垂直分层为31层的数值天气预报。
中心采用包括WRF、MM5在内的多种预报模式，对于不同地形、地貌，不同气候特点的区域，在不同季节采用不同的预报模式，并利用同化技术，对常规资料和非常规资料进行同化应用，以此提高数值天气预报的预测精度。
利用WT等工具将WRF输出结果进行进一步降尺度处理，获得空间精度极高的风场数据。
东润自主天气预报系统由初始场输入→物理过程参数化→动力降尺度→生成预报→预报结果验证并建立评估和订正系统→产品业务化等6个部分组成。
➢最适合全球预报场和预报时次；➢参数化方案中的近地面过程方案和陆面方案对大风的预报影响最大，在全球模式预报场(GFS)参数选择参数化方案选取WRF天气预报生产观测资料验证预报结果建立评估和订正系统资料同化产品业务化WT继续降尺度提取风速初始场物理过程参数化动力降尺度生成预报场订正和同化系统选用300m分辨率的基础上，选取最适合的参数化方案；➢动力降尺度过程将全球预报场进行三重嵌套降尺度，生产300m的中尺度预报，进一步利用CFD软件WT进一步细化，得到10m级的天气预报；➢运行WRF和WT后，生成预报场，预报场中包括各个高度的风速，根据客户的具体要求，提取风速，出风速外预报场还包括温度和降水等气象参数；➢将预报场提取的风速同测风塔数据进行对比，利用开尔曼滤波方法建立风速订正系统，并利用600个场站的测风塔数据和19800个风机机头的测风数据，建立同化系统；➢测试稳定后，将天气预报进行业务化，提供稳定及时的天气预报，并根据业主需求，及时作出相应修改。
1.3 功率预测预测方法及建模技术1.3.1 短期功率预测预测方法及建模技术新能源发电功率预测是指以新能源电场的历史功率、历史气象数据、地形地貌、数值天气预报、发电机组运行状态等数据建立电场输出功率的预测模型，以气象数据、功率或数值天气预报数据作为模型的输入，结台电场发电机组的设备状态及运行工况，得到电场未来的输出功率。
东润根据预测物理量、数学模型、数据输入和时间尺度分类开发了数十种高精度强自适应的功率预测模型。
东润环能的新能源发电功率预测已达到国内领先、国际一流水平。
东润结合自身的技术优势，开发了东润自主的特色服务—集合功率预测。
通过分配不同气象源和不同预测模型的权重，确定适合该地区的最佳预报模型，有效提高了功率预测的精度，同时保障了数据的稳定上传。
1.3.2超短期功率预测预测方法及建模技术目前应用的数值气象预报本身有着不可避免的误差（比如物理建模的不完备导致的误差、处理亚格子现象的误差等等），而提高数值气象模式本身的精度难度较大，卡尔曼滤波可以很好的解决这一问题，尤其适用于超短期功率预测。
卡尔曼滤波通过一系列的数学方程，结合数值气象预报的气象因子以及最近的观测数据，在二者之间取权重以给出一个最优估计值来修正数值气象预报的结果。
这一方法易于实现，而且需要的历史数据较少，因而在气象预报中也得到了非常广泛的应用。
1.4 国内外光电功率预测技术现状负荷预测技术经过几十年的发展，随着数学统计理论和人工智能技术的相继引入，人们提出了各种各样的预测方法，现有的预测方法多达十几种，这些方法各有其优缺点，很难说有哪一种方法绝对优越。
根据数学模型不同，负荷预测方法大致可以分为两类：数学统计方法和人工智能方法。
下面对几种方法加以简要介绍并简单评价。
（1）回归模型预测方法回归预测是根据负荷过去的历史资料，建立可以进行数学分析的数学模型，对未来的负荷进行预测。
主要分为线性回归和非线性回归，也分为一元回归和多元回归。
其特点是将预测目标的因素作为自变量，将预测目标作为因变量。
回归分析和非线性回归，或者也分为一元回归和多元回归。
其特点在于将预测目标的因素作为自变量，将预测目标作为因变量。
回归分析法中，自变量是随机变量，因变量是非随机变量，又给定的多组自变量和因变量资料，研究各种变量之间的相关关系。
利用得到的经验回归方程式来表示变量之间的定量关系，预测系统将来的负荷值。
（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。
（3）灰色预测法灰色系统理论的显著特点就是用少量的数据做微分方程建立起预测模型。
灰色模型法在建模时不需要计算统计特征值。
从理论上讲，可以使用任何非线性变化的负荷指标预测。
将一定范围内变化的历史数据序列进行累加，使其变成具有指数增长规律的上升形状就对生成的数列建立成由n个变量用一个微分方程建立灰色模型。
（4）人工神经网络方法运用神经网络技术进行电力负荷预测，是一种新的研究方法，由于它可以模仿人脑的智能化处理，对大量非结构、非精确性规律具有自适应功能，具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算的特点，特别是其自学习和自适应功能较好的解决了天气和温度等因素与负荷的对应关系。
所以，人工神经网络得到了许多中外学者的赞誉，预测的人工神经网络的最具潜力的应用领域之一。
现在研究最多的是应用误差反向传播算法，又称BP算法进行短期符合预期，常用的是简单的三层ANN模型，主要思路为将历史数据及对电力负荷影响最大的几种因素作为输入量人工神经网络，经过输入层、隐含层和输出层中各种神经元的作用最后生成输出量，再以误差为目标函数对网络权值进行不断地修正直至误差达到要求，经训练后的网络就可以进行预测工作，只要把待预测日的相应刺激输入神经网络就可以得到相关的输出，即预测结果。
由于人工神经网络具有一定的联想和推理功能，所以对于训练过程中没有出现过的情况神经网络同样可以进行预测。
神经网络可以处理那些难于用解析规则描述的过程或系统，可通过对样本数据的学习，自动实现对系统的描述：神经网络是并行结构，在处理实时性要求高的问题上显出极大的优越性；神经网络是非线性系统，人们已从理论上证明了多层感知器能够任意逼近给定函数、甚至逼近各阶导数的能力；神经网络具有很强的信息综合能力、很好的容错性，它能恰当地协调好相互矛盾的输入信息。
如今所做的大量研究工作。
为了减少地理差异、季节变化、系统退化等影响，追求更高准确率，大量使用滚动预报方法，即利用前期（20-30天）因变量与自变量一个月序列资料，通过学习等方法，得到预报方程的系数，这个系数每天是变化的。
包括：1）辐射的订正预报，需要前期20-30天的辐射观测资料序列；2）发电量的统计预报（线性回归法、神经网络法），也需要前期20-30天的发电量资料进入系统，但小于10天则均无法进行预测。
这在精度和准度上缺少一个时效性。
对原理法用到的辐射，在辐射订正无法完成时，直接用数值预报结果代替，误差将加大，尤其是南方地区，对北方地区影响不大；对动力统计法用到的电量资料，无法获取时，计算无法进行，这时可以考虑采取固定系数的方程代替，系统自动识别。
所以要有多种替代方案，保证预报制作成功它具有太阳能利用率高，无需储能设备，发电能力强等优点。
但也面临着诸如电能波动性大，利用时段短等问题。
光伏发电功率预测是解决上述问题的有效手段，通过准确的光伏发电功率预测，能够有效减轻光伏发电功率波动对电网安全的影响提高光电并网比例和利用效率。
2 光电功率预测准确率核心影响因素探讨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]。
辐照强度指在单位时间内,垂直投射在地球某一单位面积上的太阳辐射能量。
从物理意义上来说,太阳的辐照是导致光伏电池产生伏特效应的直接影响影响因素, 辐照强度的大小直接影响光伏电池出力的大小。
倾斜角的选取和当地的纬度有关，在中国，综合地缘差异，最佳倾斜角一般在15°和45°之间。
太阳能电池板的设置场所（如墙壁、屋顶等）不一样，所接受到的日射量也不一样，发电量也不一样。