研究目的
评估用于水泵系统中光伏发电预测的各类天气数据估算方法。
研究成果
ANFIS模型融合了模糊逻辑与人工神经网络的优势，对环境温度和太阳辐照度均具有高预测精度。所预测的光伏发电量成功应用于水泵管理算法，在保障全天泵组负载需求的同时，有效防止电池过充或过放。
研究不足
人工智能方法的缺点在于它们并非基于物理策略，且其应用依赖于训练数据的可用性。物理模型虽无需训练数据，但预测精度较低。
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采用经验模型和人工智能方法的光伏发电预测在水泵系统中的应用
DOI：10.1016/j.renene.2020.02.065
期刊：Renewable Energy
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
太阳能水泵系统因其环保和经济效益成为太阳能应用中最具前景的方案之一。该系统由光伏板（将太阳能转化为电能以驱动直流/交流电机和蓄电池组）、以及受光伏功率波动影响的抽水性能构成。因此，预测光伏发电量对确保产能与水泵需求平衡至关重要——其预测精度依赖于太阳辐照度和环境温度的预报。本研究旨在评估三种气象数据估算方法：经验模型、前馈神经网络及自适应神经模糊推理系统。仿真结果表明，ANFIS模型能有效预测光伏发电量，所获预测值将用于太阳能水泵管理算法。
作者：
Rim Ben Ammar，Mohsen Ben Ammar，Abdelmajid Oualha
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