研究目的
利用分布式光伏系统发电数据之间的时空相关性分析来提高光伏发电预测的准确性。
研究成果
该方法将空间相似性和时间相关性整合到基于贝叶斯网络的推理模型中，在超短期光伏发电预测精度上始终优于基线方法。
研究不足
所提方法的有效范围在60公里以内。在晴天，相似性度量可能无法准确反映两个光伏站点之间的距离。
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基于时空相关性分析的贝叶斯网络数据驱动光伏发电预测
DOI：10.1109/TII.2019.2925018
期刊：IEEE Transactions on Industrial Informatics
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
时空分析已被公认为提高光伏发电预测精度的最具前景技术之一。近年来，分布在特定地理区域内的多个光伏系统的发电数据日益丰富。本文深入研究了分布式光伏系统发电数据之间的时空相关性。位于不同场址的光伏系统发电数据可能呈现相似的时变模式。为量化这种空间相关性，我们选取了合适的空间相似性度量指标并验证其适用性。针对分布式光伏系统采集数据的时序关联，提出基于形态的距离度量方法?；诒匆端雇绻菇顺唐冢ㄐ∮?0分钟）光伏发电预测的数据驱动推理模型，该模型利用历史发电与气象数据，并整合上述空间相似性与时间相关性来支撑光伏出力预测。实验结果表明，相比多种基准方法，所提方法展现出优异的预测性能。
作者：
Ruiyuan Zhang，Hui Ma，Wen Hua，Tapan Kumar Saha，Xiaofang Zhou
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