光伏发电预测中人工智能算法的应用研究综述

• 作者: 杨留锋
• 来源期刊: 太阳能
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电 人工智能算法 负荷预测 太阳辐照度预测
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 分类号: TK514|TP312
• 字数: 4164字
• 语种: 中文

摘要

作为一种新型清洁能源,光伏发电被越来越多地应用于生产、生活中.相较于传统能源,由于受到光照的影响,光伏发电具有间歇性和波动性的特点,这使得该类能源的供需关系变得更加复杂多变.为了更好地利用太阳能,就需要获取光伏电站的实时供需信息,并据此预测未来短期内的供需关系,从而达到更优的供电效果.人工智能算法具有高效处理复杂数据及解决复杂问题的突出优点,越来越多的被应用于光伏发电的各项预测中,包括用电负荷预测、影响光伏发电性能的太阳辐照度的预测等.对人工智能算法在光伏发电预测这一应用场景下的研究现状进行了综述,并对未来人工智能算法和光伏发电预测的深度融合作出了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨留锋		2	0	0.0	0.0