研究目的
基于气象数据开发智能算法，以准确预测光伏电站未来的积雪损失。
研究成果
该研究成功利用机器学习算法开发出预测光伏电站日积雪损失的精确模型，其中梯度提升树算法表现最佳。这些模型可应用于具有相似特征的其他光伏系统，但为达到最佳性能可能需要进行重新训练。
研究不足
该研究仅限于加拿大安大略省的一个特定光伏电站，若不对模型进行重新训练，其结论可能无法推广至其他地区。模型的性能可能会受到额外输入变量的引入或不同光伏系统特性的影响。
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基于计算智能技术的光伏电站雪损预测
DOI：10.1109/JPHOTOV.2020.2987158
期刊：IEEE Journal of Photovoltaics
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
随着光伏板在北方多雪地区的广泛部署，这些面板的性能分析日益受到重视。光伏板表面积雪导致的能量产出部分或全部减少（即雪损）会降低其运行效率。本文首次提出开发智能算法来准确预测光伏电站未来的雪损问题。研究采用仅基于气象数据的机器学习算法构建了每日雪损预测模型，所用算法包括回归树、梯度提升树、随机森林、前馈与循环人工神经网络以及支持向量机。预测模型基于加拿大安大略省某光伏电站的雪损数据建立，该数据通过三级模型和四年期小时级记录计算得出——该三级模型包含：第一阶段：产出测定；第二阶段：功率损耗计算；第三阶段：雪损提取。通过历史数据验证了所提预测模型的功能，并为每个模型选取最优超参数以获得最佳效果。在所有模型中，梯度提升树的预测误差最小，因而表现最佳。结果表明，所提模型能有效预测光伏电站的每日雪损情况。
作者：
Behzad Hashemi，Ana-Maria Cretu，Shamsodin Taheri
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