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考虑云遮挡影响的超短期光伏电站功率预测研究
标题：考虑云遮挡影响的超短期光伏电站功率预测研究
摘要：
随着清洁能源光伏发电技术的快速发展，光伏电站成为了一种重要的电力供应方式。然而，由于云遮挡的不确定性和影响光伏电站功率输出的不可预测性，准确预测光伏电站的功率输出成为了一个关键的问题。本文以考虑云遮挡影响的超短期光伏电站功率预测为研究对象，综述了光伏电站功率预测方法和云遮挡的影响因素，并提出了一种基于机器学习的功率预测模型。
关键词：光伏电站，功率预测，云遮挡，超短期，机器学习
1.引言
随着全球能源危机的加剧和环境问题的日益突出，清洁能源的开发和利用成为了世界各国的共同关注重点。光伏发电作为一种可再生清洁能源技术，具有无污染、资源丰富、可再生、分布式等优点，逐渐在全球范围内得到了广泛应用。
2.光伏电站功率预测方法综述
光伏电站功率预测方法可以分为传统统计方法和机器学习方法两大类。传统统计方法包括时间序列分析、回归分析和神经网络等方法，这些方法主要是根据历史数据进行建模和分析。机器学习方法则是利用大量的实时数据进行预测，包括支持向量机、人工神经网络和深度学习等方法。
3.云遮挡对光伏电站功率的影响因素
云遮挡是影响光伏电站功率输出的一个重要因素。云遮挡的不确定性导致了功率输出的不可预测性，同时云遮挡还会引起光伏电池温度的变化，进而影响功率的输出。因此，准确预测云遮挡对功率的影响对于光伏电站的运行和优化管理至关重要。
4.基于机器学习的光伏电站功率预测模型
本文提出了一种基于机器学习的光伏电站功率预测模型。首先，收集光伏电站历史功率输出数据和气象数据，包括光照强度、温度等因素。然后，利用这些数据构建机器学习模型，训练模型并对未来一段时间内的功率进行预测。最后，通过与实际数据对比，评估模型的预测准确性和可信度。
5.实例分析和结果讨论
本文以某光伏电站为例进行实例分析，并与传统统计方法进行对比。实验结果表明，基于机器学习的光伏电站功率预测模型在准确性和稳定性方面优于传统统计方法，能够更好地考虑云遮挡的影响因素。
6.结论
本文针对云遮挡的影响，提出了一种基于机器学习的光伏电站功率预测模型，该模型能够更准确地预测光伏电站的功率输出。未来的研究可以进一步优化和改进该模型，以提高预测的精度和可靠性。
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