研究目的
本工作的主要目标是提出一种基于机器学习的方法，该方法根据气候条件结合单二极管和双二极管等效电路模型，以高精度预测光伏输出功率。
研究成果
提出的混合方法利用机器学习分类算法，能够提升基于传统单二极管和双二极管模型在不同太阳辐照度与温度条件下的光伏建模精度，误差降低潜力介于0.04%至0.15%之间。
研究不足
该研究仅限于地中海气候，且在光伏建模中未考虑最大功率点跟踪（MPPT）和直流损耗。
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基于机器学习的方法用于建模实际户外条件下光伏阵列的输出功率
DOI：10.3390/electronics9020315
期刊：Electronics
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
研究光伏系统（尤其是采用单/双二极管模型配置进行输出功率预测时）的精确建模长期性能至关重要。但单一模型配置会限制其预测精度。本文提出一种基于机器学习分类算法的新型混合方法，根据气候条件动态结合单/双二极管模型以提高输出功率预测精度。通过决策树、k近邻、判别分析、朴素贝叶斯、支持向量机及集成分类算法，研究了地中海气候条件下不同工况的光伏功率预测。分类算法验证表明：双二极管模型更适用于中低光照强度与温度环境。86%-87.5%的预测准确率凸显了分类技术在光伏功率预测中的潜力，1.5%的归一化平均绝对误差确保其误差低于单/双二极管等效电路模型（误差降低达0.15%）。该机器学习混合方法可为光伏系统及工业软件提供更精确的性能预测解决方案。
作者：
Malvoni Maria，Chaibi Yassine
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