基于数据驱动的分布式光伏发电功率预测方法研究进展
Research Progress on Data-Driven Prediction Methods for Distributed Photovoltaic Power Generation
董明 1李晓枫 1杨章 1常益 1任明 1张崇兴 1焦在滨1
作者信息
- 1. 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,陕西西安 710049
- 折叠
摘要
从综述的角度,以分布式光伏系统为对象,分析了功率预测技术的发展情况、存在的难点以及主要影响因素,梳理了应用数据驱动方法实现功率准确预测的技术路线.再以空间相关性、历史出力功率以及气象等影响因素为切入点,梳理了光伏系统数据驱动的功率预测研究现状,分析其相应的数据增强、时空图信息以及特征融合的手段,讨论了技术的优缺点.最后给出了功率预测数据驱动方法研究方向和发展建议.
Abstract
From the perspective of overview,this paper examines the development status,existing difficulties,and main influencing factors of power prediction technology in distributed photovoltaic systems,and outlines the technical route for applying data-driven methods to achieve accurate power prediction.Starting from factors such as spatial correlation,historical output power,and meteorological factors,this paper reviews the current research status of data-driven power prediction in photovoltaic systems,analyzes the corresponding data enhancement,spatio-temporal map information,and feature fusion methods,and discusses the advantages and disadvantages of the technology.Finally,research directions and development suggestions for data-driven methods for power prediction are given.
关键词
分布式光伏出力特性/数据驱动/数据增强/时空图信息/特征融合Key words
distributed PV output characteristics/data-driven/data enhancement/time map information/feature fusion引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金(52277124)
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室自主研究课题(2022)(52277124)
出版年
2024
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