基于计算智能技术的光伏电站雪损预测

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。