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微电网光伏发电功率短期预测研究
微电网（Microgrid）是一种由分布式能源资源（DistributedEnergyResources，DERs）组成的小型电力系统，能够提供可靠、可持续和高质量的电力供应。光伏发电是微电网中最常见和重要的一种DER，其具有无污染、可再生和分布式等特点。在微电网中，光伏发电的短期预测对于实现微电网的稳定运行和优化调度至关重要。
光伏发电的短期预测是指对未来一段时间内（通常为几小时到几天）光伏发电功率的预估。准确的短期预测可以提供给微电网运营者关键的信息，使其能够合理调控微电网内的电力设备，优化能源资源的利用，提高供电的质量和可靠性。
目前，光伏发电的短期预测主要采用气象数据驱动的方法。这种方法以气象数据（如太阳辐射、温度、风速等）为输入，利用数学模型和统计学方法来预测光伏发电功率。常见的模型包括人工神经网络（ANN）、支持向量回归（SVR）、逻辑回归（LR）等。这些模型通过对历史数据的学习和训练，能够建立起气象数据和光伏发电功率之间的映射关系，并用于预测未来的发电功率。
然而，光伏发电的短期预测还面临着一些挑战。首先，气象数据的不确定性可能影响预测结果的准确性。例如，天气突变、阴影遮挡等因素可能导致实际光伏发电功率与预测值存在较大的误差。其次，光伏发电的性能特点（例如光伏组件的温度变化、老化等）也会对预测结果产生影响。此外，微电网内的其他负载和能源储存设备的调度也会对光伏发电功率的短期预测造成一定的影响。
针对这些挑战，研究者们提出了一些改进方法。首先，可以采用集成型模型，将多种模型的预测结果进行融合，以提高预测准确性。例如，可以将ANN、SVR和LR三种模型的结果加权平均，得到最终的预测结果。其次，可以引入机器学习算法，利用历史数据和实时监测数据来更新模型，以适应不同的气象条件和运行状态。再次，可以利用实时数据采集和监测系统，及时获取光伏发电系统的性能参数，并将其作为输入，提高预测模型的准确性。
总结起来，微电网光伏发电功率的短期预测是一项具有重要意义的研究课题。准确的短期预测能够帮助微电网运营者优化能源资源的利用，提高供电的可靠性和质量。未来的研究可以进一步深入研究高效的短期预测方法，以满足微电网的需求，并结合其他DERs（如风力发电、储能系统等）进行综合调度和优化，实现微电网的高效运行和可持续发展。