基于天气分型的短期光伏功率组合预测方法

《基于天气分型的短期光伏功率组合预测方法》是一篇深入研究光伏功率预测的学术论文，全文共44页。该文针对当前光伏发电系统在短期功率预测中面临的不确定性问题，提出了一种结合天气分型和组合预测的方法，以提高预测精度和稳定性。

文章首先对光伏功率预测的重要性进行了阐述，指出随着可再生能源的快速发展，准确预测光伏发电量对于电网调度和能源管理具有重要意义。随后，作者分析了影响光伏功率的主要因素，包括太阳辐射、温度、风速以及云层变化等，并指出传统单一模型在处理复杂天气条件下的局限性。

为了解决这一问题，本文引入了天气分型的概念，将不同的天气状况划分为若干类别，如晴天、多云、阴天和雨天等。通过对各类天气条件下光伏功率数据的分析，建立相应的预测模型。这种分型方法有助于更精确地捕捉不同天气对光伏输出的影响。

在此基础上，文章提出了组合预测方法，通过集成多个预测模型的结果，提升整体预测性能。实验部分采用实际光伏电站的数据进行验证，结果表明，该方法在预测精度和鲁棒性方面均优于传统单一模型。

综上所述，《基于天气分型的短期光伏功率组合预测方法》为光伏发电系统的优化运行提供了新的思路和技术支持，具有重要的理论价值和实际应用意义。