研究目的
提出一种面向智能电网的太阳能发电预测新时空方法，旨在提高居民光伏及中压/低压变电站层面6小时超前预测的准确性。
研究成果
基于VAR框架的时空预测方法显著提高了智能电网太阳能发电预测的准确性，相比自回归模型平均提升8%至10%。该方法利用分布式光伏发电数据提升预测精度，尤其对前三时段的预测效果最为明显。
研究不足
所提出的方法适用于极短期预测（提前6小时以内），若不纳入数值天气预报或卫星信息，其在更长时间范围内的预测效果可能欠佳。
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[IEEE 2019年第八届全球消费电子大会(GCCE) - 日本大阪 (2019.10.15-2019.10.18)] 2019年IEEE第八届全球消费电子大会(GCCE) - 基于FPGA基带实时可见激光光通信系统设计用于高清视频传输
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DOI：10.1109/GCCE46687.2019.9015495
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
近年来，配电网中的太阳能渗透率快速增长，尤其在低压（LV）层面，这给配电网运行带来了新挑战。全球各地的配电系统运营商（DSO）正在发展智能电网理念，而太阳能发电预测正是这一新范式的关键工具。本文提出一种基于向量自回归框架的新型时空预测方法，该方法整合了智能电表与配电变压器控制器采集的太阳能发电观测数据。研究聚焦于居民光伏发电及中压（MV）/低压变电站层面的6小时超前预测。该框架已在葡萄牙埃武拉的智能电网试点项目中得到验证，使用了44个微型发电单元和10个MV/LV变电站的数据。通过与自回归预测模型（AR——单变量模型）的基准对比测试，本方法平均预测精度提升了8%至10%。
作者：
Ricardo J. Bessa，Artur Trindade，Vladimiro Miranda
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