光伏功率統(tǒng)計模型預測方法研究

［關鍵詞］光伏功率預測；統(tǒng)計模型；數(shù)據(jù)質量；預測精度

［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)計模型預測方法概述

1.1理論基礎與核心思想

統(tǒng)計模型預測方法基于統(tǒng)計學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測的變量（如太陽輻照度、環(huán)境溫度、風速、云層厚度等）之間存在某種統(tǒng)計關系。通過收集和分析這些變量的歷史數(shù)據(jù)，可以建立數(shù)學模型來捕捉這種關系，并據(jù)此預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系，來預測未來的光伏功率。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。回歸分析的優(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 是一種基于結構風險最小化的機器學習算法，通過在高維空間中尋找最優(yōu)超平面來建立回歸模型。在光伏功率預測中，SVM 能夠處理非線性關系，對異常值具有一定的魯棒性，且預測精度較高。然而，SVM 模型的訓練過程較復雜，且對參數(shù)的選擇較敏感。

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡以其強大的自學習和自適應能力，在光伏功率預測中得到了廣泛應用。通過構建多層神經(jīng)網(wǎng)絡結構，可以實現(xiàn)對復雜非線性關系的有效建模。神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠自動從數(shù)據(jù)中學習特征，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)絡的訓練需要大量的數(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)實預測中的難題

2.1數(shù)據(jù)質量問題

（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備故障、測量錯誤或極端天氣條件導致的，它們會嚴重扭曲數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性，影響模型的訓練效果。

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

2.2預測精度有限

（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，難以準確預測。

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

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

2.3環(huán)境因素復雜性

（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雜的相互作用關系，如溫度與濕度的關系、風速對太陽輻射強度的影響等。這些復雜的相互作用關系使得統(tǒng)計模型難以準確捕捉各因素之間的關聯(lián)性，從而影響預測精度。

2.4模型適應性不足

（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)此調整預測結果。

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

3光伏功率統(tǒng)計模型預測方法的改進策略

3.1策略1：優(yōu)化數(shù)據(jù)預處理流程

（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、異常值和重復數(shù)據(jù)。例如，通過箱線圖法，可以設定合理的上下界，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（如回歸預測、時間序列預測等）。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，直接用于模型訓練可能導致權重分配不均。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)轉換到同一尺度上，從而減少不同量綱對預測結果的影響。

（4）特征選擇。可以通過相關性分析、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的特征變量，減少冗余信息對預測模型的影響。例如，通過相關性分析發(fā)現(xiàn)，溫度與光伏功率輸出之間存在較強的負相關關系，而風速雖然對輻照度有影響，但與光伏功率的直接相關性較弱。因此，在構建預測模型時，可以優(yōu)先考慮將溫度作為重要特征變量，而適當降低風速的權重。

3.2策略2：構建混合預測模型

構建混合預測模型可以顯著提高預測精度和適應性，更好地滿足實際應用的需求。

（1）結合物理模型和統(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雜的數(shù)據(jù)關系和不確定性因素，通過將兩者結合，可以構建更加準確和穩(wěn)定的預測模型。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）引入機器學習算法。機器學習算法具有強大的非線性映射能力和自適應學習能力，通過引入機器學習算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等），可以進一步提高預測模型的智能化和自動化水平。機器學習算法還能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的反饋結果動態(tài)調整模型參數(shù)和結構，以適應光伏發(fā)電系統(tǒng)的變化。例如，可以使用長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）等神經(jīng)網(wǎng)絡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，結合SVM 對非線性關系進行建模，提高模型對極端天氣條件的預測能力。

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測精度。

（1）建立多因素耦合模型。在預測模型中同時考慮太陽輻射強度、溫度、濕度和風速等多個環(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)技術布署在光伏電站周圍的傳感器網(wǎng)絡，實時采集太陽輻射強度、溫度、濕度和風速等數(shù)據(jù)，并通過無線傳輸技術將數(shù)據(jù)實時發(fā)送到預測系統(tǒng)，可以提高預測模型的實時性和準確性。

3.4策略4：提高模型適應性

（1）動態(tài)調整模型參數(shù)。根據(jù)實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的反饋結果，動態(tài)調整預測模型的參數(shù)和結構，以適應光伏發(fā)電系統(tǒng)的變化。例如，采用在線學習算法（如在線梯度下降）對預測模型進行實時更新，每當有新的數(shù)據(jù)點產生時，就根據(jù)該數(shù)據(jù)點及其對應的實際輸出功率對模型參數(shù)進行微調，以適應光伏發(fā)電系統(tǒng)的最新狀態(tài)。

（2）引入反饋機制。在預測模型中引入反饋機制，將預測結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，用于調整模型參數(shù)或結構。以太陽能發(fā)電預測為例，若模型在連續(xù)幾天內預測的發(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，從而提高預測的精確度。

（3）考慮設備老化因素。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，來估算電池的當前效率。然后將這個效率值作為一個乘數(shù)因子，應用到預測模型中，以反映設備老化對輸出功率的影響。

4結束語

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