Nov, 2023

基于树形预测的细粒度气象特征日前太阳能发电预测

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TL;DR用最先进的基于树的机器学习方法来预测光伏发电的日前准确性非常关键，该研究还考虑了气象和天文学因素对光伏发电产量的影响，以及粗粒度和细粒度空间位置的影响。这项研究的结果可以帮助电网运营商、决策者和其他利益相关者优化电网运营、经济调度，并促进分布式光伏发电的整合。
photovoltaicpower generationforecastmachine learninggrid operations
发现论文，激发创造
  • 光伏电力预测基于量子机器学习

    通过混合量子神经网络，该研究提出了两种模型来预测太阳能电池板的功率输出，其中第一种模型表现最好，降低了超过 40% 的平均绝对误差和平均平方误差；第二种模型则在没有气象数据的情况下，以比传统模型低出 16% 的平均绝对误差预测光伏功率，展现出量子机器学习在可再生能源领域中的潜在用途。

    Dec, 2023

  • 利用历史发电和天气数据的分层时序卷积神经网络进行区域光伏日前功率预测

    本文提出了两种基于深度学习的区域太阳能发电预测方法，分别使用单一分层时序卷积神经网络和基于子区域的时序卷积神经网络，通过利用聚合和个体数据，以及区域内的天气数据进行预测。利用 101 个西澳大利亚地点收集的大量数据进行评估，与其他方法相比，子区域时序卷积神经网络在减少个体网络数量的同时，能够以 40.2% 的预测技巧得分降低 6.5% 的统计显著误差。

    Mar, 2024

  • 光伏和风力发电合成预测数据

    本论文提出一个可公开获取的带有真实合成功率数据的时间序列数据集，其中包括 120 个太阳能和 273 个风电站，并使用物理模型和真实气象测量值进行了虚拟电厂的仿真，同时结合物理模型和机器学习模型对天气预报为基础的功率预测进行了评估。

    Apr, 2022

  • 如何利用时空上下文丰富日前太阳辐照预测

    本文采用深度学习，设计了一个利用卫星数据的时空上下文来高精度预测全球水平辐照度（GHI）的天际时间序列预测模型，并提出了一种预测不确定性分布的方法。作者通过将特别困难的日子（在这项研究中特别是经历变化多端的多云天）与简单的日子分开来评估模型性能，提出了一种测试方案。同时，作者还提出了一个新的多模态数据集，收集了来自多个地理位置不同的太阳能站的太阳能辐射和其他相关物理变量的卫星图像和时间序列。该方法在太阳辐照度预测中表现出鲁棒性，包括在未观测到的太阳能站进行零样本推广测试，并极有潜力促进太阳能与电网的有效整合。

    Jun, 2023

  • SolNet: 全球光伏发电功率预测的开源深度学习模型

    提出 SolNet: 一种新颖的、通用的、多变量的太阳能发电预报模型，通过使用来自 PVGIS 的丰富合成数据进行迁移学习，然后在观测数据上进行微调，解决了太阳能预测中数据匮乏的挑战，并通过荷兰、澳大利亚和比利时的实际生产数据展示了其在预测性能上的优势。

    May, 2024

  • 基于多地天气数据指导的高效确定性可再生能源预测

    利用多地天气预报的 U 型时间卷积自编码器（UTCAE）方法和多尺度核卷积空时注意力（MKST-Attention）机制，该研究提出了一种新的方法来确定多个发电站的确定性风能和太阳能发电预测，试验评估表明该方法在五个数据集上的日前太阳能和风能预测场景中取得了最佳结果，优于所有竞争的时序预测方法。

    Apr, 2024

  • 无关位置的无源域自适应学习预测太阳能发电

    提出了一个基于领域自适应深度学习的框架来估计太阳能发电量，该框架利用天气特征来解决太阳能发电预测中的挑战。该方法在计算速度、存储效率和改善预测准确性方面在加利福尼亚（CA）、佛罗里达（FL）和纽约（NY）等地的太阳能发电预测中显示出明显优势。

    Jan, 2024

  • Omnivision 预测：将卫星观测和天空图像相结合，以提高小时内太阳能预测的准确性

    通过整合来自全天候摄像头和卫星观测的云覆盖率补充信息，本研究利用机器学习将两种信息融合起来，提高了日照预报的准确性。结果表明，混合模型对于晴朗天气的预测效果更好，同时也提高了更长期的预测能力。

    Jun, 2022

  • 智能电网中太阳辐射预测的机器学习算法比较分析

    利用机器学习算法如随机森林、极端梯度提升、轻量级梯度提升机、CatBoost 和多层感知器人工神经网络来预测太阳辐照度，并通过特征选择进一步提高预测性能。

    Oct, 2023

  • 基于天空成像的太阳辐照度预测与机器学习

    本文提出了一种新的方法，通过从天空图像中提取特征并使用基于学习的技术来估计短期太阳辐照度，实现了对可再生能源的预测，该方法在计算复杂性方面比现有的算法具有更高的竞争力。

    Oct, 2023