［關(guān)鍵詞］光伏功率預(yù)測；統(tǒng)計模型；數(shù)據(jù)質(zhì)量；預(yù)測精度

［中圖分類號］TP18 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0074–03

1光伏功率統(tǒng)計模型預(yù)測方法概述

1.1理論基礎(chǔ)與核心思想

統(tǒng)計模型預(yù)測方法基于統(tǒng)計學(xué)和概率論的基本原理，認為光伏功率的輸出與一系列可觀測或可預(yù)測的變量（如太陽輻照度、環(huán)境溫度、風(fēng)速、云層厚度等）之間存在某種統(tǒng)計關(guān)系。通過收集和分析這些變量的歷史數(shù)據(jù)，可以建立數(shù)學(xué)模型來捕捉這種關(guān)系，并據(jù)此預(yù)測未來的光伏功率輸出。

1.2常用統(tǒng)計模型及其特點

（1）時間序列分析。其側(cè)重于研究光伏功率輸出數(shù)據(jù)隨時間變化的規(guī)律，包括季節(jié)性變化、趨勢性變化及隨機波動等。常用的時間序列模型有自回歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、自回歸滑動平均模型（ARMA）及其擴展形式（ARIMA）等。這些模型通過擬合歷史數(shù)據(jù)中的時間依賴性，來預(yù)測未來的光伏功率輸出。

（2）回歸分析。其通過建立光伏功率輸出與影響因素（如太陽輻照度、溫度等）之間的線性或非線性關(guān)系，來預(yù)測未來的光伏功率。線性回歸、多項式回歸、嶺回歸、Lasso 回歸等都是常用的回歸分析方法?；貧w分析的優(yōu)勢在于模型易于理解和解釋，但需要對影響因素有較準確的認知和量化。

（3）支持向量機（SVM）。SVM 是一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化的機器學(xué)習(xí)算法，通過在高維空間中尋找最優(yōu)超平面來建立回歸模型。在光伏功率預(yù)測中，SVM 能夠處理非線性關(guān)系，對異常值具有一定的魯棒性，且預(yù)測精度較高。然而，SVM 模型的訓(xùn)練過程較復(fù)雜，且對參數(shù)的選擇較敏感。

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強大的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，在光伏功率預(yù)測中得到了廣泛應(yīng)用。通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以實現(xiàn)對復(fù)雜非線性關(guān)系的有效建模。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，無需人工提取，且對多源數(shù)據(jù)的融合能力強。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)支持，且容易出現(xiàn)過擬合問題。

2光伏功率統(tǒng)計模型在現(xiàn)實預(yù)測中的難題

2.1數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

（1）噪聲問題。其可能來源于傳感器精度不足、信號傳輸過程中的干擾等，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中存在隨機波動，增加了數(shù)據(jù)分析的難度。

（2）異常值。這些值可能是由于設(shè)備故障、測量錯誤或極端天氣條件導(dǎo)致的，它們會嚴重扭曲數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性，影響模型的訓(xùn)練效果。

（3）缺失值。在數(shù)據(jù)收集過程中，由于設(shè)備故障、通信中斷等原因，部分數(shù)據(jù)可能無法獲取，這會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整，影響模型的預(yù)測能力。

2.2預(yù)測精度有限

（1）太陽輻射強度是影響光伏功率輸出的主要因素，但其受云層厚度、大氣透明度等多種因素影響，難以準確預(yù)測。

（2）溫度是影響光伏電池性能的重要因素，高溫會導(dǎo)致電池效率下降，而低溫則可能影響電池的正常工作。

（3）風(fēng)速、濕度等環(huán)境因素也會對光伏功率輸出產(chǎn)生影響。這些因素的復(fù)雜性和不確定性，使得統(tǒng)計模型難以準確捕捉其變化規(guī)律，從而導(dǎo)致預(yù)測精度受限。

2.3環(huán)境因素復(fù)雜性

（1）太陽輻射強度不僅受地理位置、季節(jié)變化等長期因素影響，還受云層厚度、天氣狀況等短期因素影響，其變化規(guī)律難以準確描述。

（2）溫度、濕度、風(fēng)速等環(huán)境因素不僅各自具有較大的波動性和不確定性，而且相互之間還存在復(fù)雜的相互作用關(guān)系，如溫度與濕度的關(guān)系、風(fēng)速對太陽輻射強度的影響等。這些復(fù)雜的相互作用關(guān)系使得統(tǒng)計模型難以準確捕捉各因素之間的關(guān)聯(lián)性，從而影響預(yù)測精度。

2.4模型適應(yīng)性不足

（1）光伏電池的老化是不可避免的過程，隨著電池使用時間的增長，其轉(zhuǎn)換效率會逐漸降低，從而影響輸出功率。然而，統(tǒng)計模型通常無法準確捕捉這種老化過程對輸出功率的影響。

（2）灰塵積累也是影響光伏電池性能的重要因素，會導(dǎo)致電池表面光照強度降低，從而影響輸出功率。然而，統(tǒng)計模型通常無法實時感知灰塵積累的情況，并據(jù)此調(diào)整預(yù)測結(jié)果。

（3）設(shè)備故障、天氣突變等突發(fā)事件也會對光伏功率輸出產(chǎn)生顯著影響，而統(tǒng)計模型通常難以對這些突發(fā)事件進行及時響應(yīng)和準確預(yù)測。

3光伏功率統(tǒng)計模型預(yù)測方法的改進策略

3.1策略1：優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理流程

（1）數(shù)據(jù)清洗。在光伏電站的數(shù)據(jù)中，可能會因為設(shè)備故障或傳感器錯誤記錄到一些異常高的功率值，可以采用統(tǒng)計方法（如箱線圖法）或基于模型的方法（如聚類分析），識別并去除噪聲、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)。例如，通過箱線圖法，可以設(shè)定合理的上下界，超出此范圍的數(shù)據(jù)被視為異常值并予以剔除。

（2）數(shù)據(jù)補全。對于缺失的數(shù)據(jù)，應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和缺失模式選擇合適的補全方法，常用的補全方法包括插值法（如線性插值、多項式插值等）和基于模型的方法（如回歸預(yù)測、時間序列預(yù)測等）。例如，對于缺失的輻照度數(shù)據(jù)，若缺失時間較短，可以使用線性插值或多項式插值進行補全；若缺失時間較長，且存在相似天氣條件下的歷史數(shù)據(jù)，可以利用ARIMA 進行預(yù)測補全。

（3）數(shù)據(jù)標準化。由于溫度、輻照度等數(shù)據(jù)的量綱不同，直接用于模型訓(xùn)練可能導(dǎo)致權(quán)重分配不均。因此，可以通過采用Z–score 標準化（即將每個數(shù)據(jù)點減去均值后除以標準差）的方法，將所有取得的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到同一尺度上，從而減少不同量綱對預(yù)測結(jié)果的影響。

（4）特征選擇?？梢酝ㄟ^相關(guān)性分析、主成分分析等方法，從原始數(shù)據(jù)中提取與光伏功率輸出密切相關(guān)的特征變量，減少冗余信息對預(yù)測模型的影響。例如，通過相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，溫度與光伏功率輸出之間存在較強的負相關(guān)關(guān)系，而風(fēng)速雖然對輻照度有影響，但與光伏功率的直接相關(guān)性較弱。因此，在構(gòu)建預(yù)測模型時，可以優(yōu)先考慮將溫度作為重要特征變量，而適當(dāng)降低風(fēng)速的權(quán)重。

3.2策略2：構(gòu)建混合預(yù)測模型

構(gòu)建混合預(yù)測模型可以顯著提高預(yù)測精度和適應(yīng)性，更好地滿足實際應(yīng)用的需求。

（1）結(jié)合物理模型和統(tǒng)計模型。物理模型能夠準確描述光伏發(fā)電系統(tǒng)的物理過程和影響因素，而統(tǒng)計模型則能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系和不確定性因素，通過將兩者結(jié)合，可以構(gòu)建更加準確和穩(wěn)定的預(yù)測模型。例如，可以利用PVsyst 等物理模型計算光伏電池在標準測試條件下的最大輸出功率，然后結(jié)合歷史氣象數(shù)據(jù)和光伏電站的實際運行數(shù)據(jù)，利用隨機森林或梯度提升樹等統(tǒng)計模型對理論輸出功率進行修正，以反映實際運行中的效率損失和天氣變化。

（2）引入機器學(xué)習(xí)算法。機器學(xué)習(xí)算法具有強大的非線性映射能力和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，通過引入機器學(xué)習(xí)算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等），可以進一步提高預(yù)測模型的智能化和自動化水平。機器學(xué)習(xí)算法還能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的反饋結(jié)果動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)光伏發(fā)電系統(tǒng)的變化。例如，可以使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理時間序列數(shù)據(jù)，捕捉光伏功率輸出的長期依賴性和季節(jié)性變化。同時，結(jié)合SVM 對非線性關(guān)系進行建模，提高模型對極端天氣條件的預(yù)測能力。

3.3策略3：加強環(huán)境因素的考慮

加強環(huán)境因素的考慮可以更加準確地反映光伏發(fā)電系統(tǒng)的實際運行情況并提高預(yù)測精度。

（1）建立多因素耦合模型。在預(yù)測模型中同時考慮太陽輻射強度、溫度、濕度和風(fēng)速等多個環(huán)境因素，并引入交叉項來模擬它們之間的相互作用，建立多因素耦合模型，可以更加準確地描述光伏發(fā)電系統(tǒng)的運行規(guī)律并預(yù)測未來的輸出功率。例如，高溫高濕條件下光伏電池的效率可能會進一步降低，這種關(guān)系可以通過在模型中加入溫度和濕度的乘積項來體現(xiàn)。

（2）實時獲取環(huán)境數(shù)據(jù)。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)布署在光伏電站周圍的傳感器網(wǎng)絡(luò)，實時采集太陽輻射強度、溫度、濕度和風(fēng)速等數(shù)據(jù)，并通過無線傳輸技術(shù)將數(shù)據(jù)實時發(fā)送到預(yù)測系統(tǒng)，可以提高預(yù)測模型的實時性和準確性。

3.4策略4：提高模型適應(yīng)性

（1）動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)。根據(jù)實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的反饋結(jié)果，動態(tài)調(diào)整預(yù)測模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)光伏發(fā)電系統(tǒng)的變化。例如，采用在線學(xué)習(xí)算法（如在線梯度下降）對預(yù)測模型進行實時更新，每當(dāng)有新的數(shù)據(jù)點產(chǎn)生時，就根據(jù)該數(shù)據(jù)點及其對應(yīng)的實際輸出功率對模型參數(shù)進行微調(diào)，以適應(yīng)光伏發(fā)電系統(tǒng)的最新狀態(tài)。

（2）引入反饋機制。在預(yù)測模型中引入反饋機制，將預(yù)測結(jié)果與實際輸出功率進行比較，并計算誤差值，然后將誤差值作為反饋信號輸入到模型中，用于調(diào)整模型參數(shù)或結(jié)構(gòu)。以太陽能發(fā)電預(yù)測為例，若模型在連續(xù)幾天內(nèi)預(yù)測的發(fā)電量持續(xù)偏低，反饋機制將識別出這一趨勢，并建議增加模型對太陽輻射強度的敏感度，可能在算法中給予太陽輻射強度更高的權(quán)重，或者在處理數(shù)據(jù)時采用更精細的輻射強度分級方法，從而提高預(yù)測的精確度。

（3）考慮設(shè)備老化因素。可以通過建立光伏電池的老化模型，綜合考慮該電池的制造日期、使用時間和維護記錄等信息，來估算電池的當(dāng)前效率。然后將這個效率值作為一個乘數(shù)因子，應(yīng)用到預(yù)測模型中，以反映設(shè)備老化對輸出功率的影響。

4結(jié)束語

通過優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理流程、構(gòu)建混合預(yù)測模型、加強環(huán)境因素的考慮及提高模型適應(yīng)性等措施，可以顯著提高統(tǒng)計模型的預(yù)測精度和適應(yīng)性。未來，隨著科技的不斷進步和新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，光伏功率預(yù)測技術(shù)會迎來更加廣闊的發(fā)展前景。