研究目的
为研究光伏发电系统在知情维护范围内进行日前预测所需的输入数据和机器学习技术。
研究成果
随机森林模型2表现最佳，平均MRE为2.70%。辐照度、先前发电量和太阳位置被发现是最重要的变量。1年的训练集代表了数据集大小与建模精度之间的最佳权衡。建模精度与气象站距离密切相关，优先选择距离小于5公里的气象站。
研究不足
该方法无法应用于没有附近气象数据的新建或规划场地，因此必须获取可靠的气象数据。
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[2019年IEEE工业应用学会年会 - 美国马里兰州巴尔的摩（2019.9.29-2019.10.3）] 2019年IEEE工业应用学会年会 - 光伏系统故障检测所需的建模方法与数据集评估
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[2019年IEEE工业应用学会年会 - 美国马里兰州巴尔的摩（2019.9.29-2019.10.3）] 2019年IEEE工业应用学会年会 - 光伏系统故障检测所需的建模方法与数据集评估
DOI：10.1109/IAS.2019.8912410
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
对光伏资产（PV）进行可靠监测对于确?？稍偕茉聪低车耐乒?、长期性能表现及投资回报最大化至关重要。为此，本文研究了在开展光伏系统知情维护时所需的输入数据和机器学习技术，以实现光伏发电的滞后一日预测。研究从英国四座商业建筑屋顶光伏系统中获取了五年的逐小时发电数据，并从MIDAS数据库调取了气象数据。通过训练支持向量机、随机森林和人工神经网络来预测光伏发电功率，其中随机森林模型表现最优，平均相对误差仅为2.7%。研究发现辐照度、历史发电量及太阳位置是最关键的影响变量。总体而言，本研究表明如何利用低成本的数据驱动分析来支持光伏资产的有效管理。
作者：
Max Bird，Salvador Acha，Niccolo Le Brun，Nilay Shah
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