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光伏发电

少先队员（知识路） 2010年第9期 61-63页

当今世界，能源供应越来越成为制约经济发展的重要因素。人们在不断寻找新的取之不尽的能源，于是，太阳能就成了人们关注的焦点。

关键词：光伏发电能源供应经济发展太阳能

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光伏发电

科技创业 2010年第6期 58-59页

作者：鲍勃.约翰斯顿

纳米粒子带来太阳能发电新前景。

关键词：光伏发电太阳能发电纳米粒

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基于无人机视觉巡航的光伏发电坏点定位技术

太阳能学报 2025年第1期46卷 594-600页

作者：黄绪勇唐标秦雄鹏林中爱许守东云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明650012 云南大学信息学院昆明650012 云南电力技术有限责任公司昆明650012

通过无人机采集光伏组件的图像后,利用小波尺度分解技术来增强图像的对比度和细节,重构无人机视觉巡航成像结果。为消除影响坏点定位准确性的噪声,采用中值滤波法对重构图像进行滤波,同时保留边缘信息和图像清晰度;使用门限二值化将图... 详细信息

通过无人机采集光伏组件的图像后,利用小波尺度分解技术来增强图像的对比度和细节,重构无人机视觉巡航成像结果。为消除影响坏点定位准确性的噪声,采用中值滤波法对重构图像进行滤波,同时保留边缘信息和图像清晰度;使用门限二值化将图像中的背景和感兴趣区域进行分割;通过最大类间方差方法计算分割处理得到的背景和感兴趣区域的类间方差,能确定最优门限值,以此将感兴趣区域中的坏点范围单独提取出来;最后,为更加精确定位具体的坏点位置,引入改进的区域生长方法,通过设置生长阈值和梯度振幅门限,能有效定位光伏发电系统中存在的坏点位置。实验证明,所提方法对光伏发电坏点定位误差小,检测精准度高,能有效辅助维护电网安全。

关键词：无人机光伏发电遥感坏点定位灰度均值

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基于二次分解和BiGRU的超短期光伏发电功率预测

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动力工程学报 2025年第1期45卷 62-69,79页

作者：韩博李长青刘卫亮刘帅刘长良徐家豪王昕华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071000 保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室河北保定071000 国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102209

针对超短期光伏发电功率预测,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)-变分模态分解(VMD)-双向门控循环单元(BiGRU)的混合预测模型。采用CEEMDAN对光伏发电功率信号进行分解,通过样本熵和K-means方法对分解后信号进行聚类重... 详细信息

针对超短期光伏发电功率预测,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)-变分模态分解(VMD)-双向门控循环单元(BiGRU)的混合预测模型。采用CEEMDAN对光伏发电功率信号进行分解,通过样本熵和K-means方法对分解后信号进行聚类重构;再利用VMD对复杂信号进行二次分解,以削弱信号的非平稳性;将分解后各信号分量作为BiGRU模型的输入进行训练、验证和预测,然后线性叠加各信号分量预测结果,得到最终预测结果。结果表明:混合预测模型的预测精度高于单一模型,验证了混合预测模型的有效性;通过对比典型天气情况下的预测效果及各项评价指标,验证了所提出方法的通用性。

关键词：光伏发电功率预测二次分解样本熵双向门控循环单元

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基于GRO-SSA-LSTM的短期光伏发电功率预测

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太阳能学报 2025年第2期46卷 401-409页

作者：王玲芝李晨阳刘婧李程西安邮电大学自动化学院西安710121 国网陕西省电力有限公司渭南供电公司渭南714000

为提高光伏发电功率预测的精确度,保障电网能可持续稳定运行,将长短时记忆网络(LSTM)与淘金优化算法(GRO)改进后的麻雀搜索算法(SSA)结合起来,用于实现短期光伏发电功率的预测。首先,利用皮尔逊相关系数提取影响光伏功率的关键因素;然后... 详细信息

为提高光伏发电功率预测的精确度,保障电网能可持续稳定运行,将长短时记忆网络(LSTM)与淘金优化算法(GRO)改进后的麻雀搜索算法(SSA)结合起来,用于实现短期光伏发电功率的预测。首先,利用皮尔逊相关系数提取影响光伏功率的关键因素;然后,利用麻雀搜索算法对长短时记忆网络进行优化,得到网络中最优的隐含层节点数量、训练次数、学习率等超参数;其次,引入Tent混沌映射优化麻雀种群的初始分布,使得种群初始位置分布更加均匀;最后,为避免算法陷入局部最优,引入GRO对SSA进行优化,使得麻雀种群搜索范围更加广泛,结果更加精确。实验结果表明,与LSTM、SSA-LSTM相比,GROSSA-LSTM在短期光伏发电功率预测中具有更高的预测精度,且具有至关重要的现实意义。

关键词：光伏发电预测模型长短时记忆网络麻雀搜索算法淘金优化算法

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双向数据扩充和LSTNet的户用光伏发电预测

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可再生能源 2025年第1期43卷 45-53页

作者：王媛媛尹有鹏籍宏震张立志曹成军叶宇轩长沙理工大学电网防灾减灾全国重点实验室湖南长沙410114 国网湖南超高压变电公司湖南长沙410004

整县光伏政策促使小容量屋顶光伏急剧增长,实现屋顶分布式光伏超短期发电功率的准确预测是分析海量细粒户用光伏电站对电力系统影响的前提。然而,屋顶分布式光伏在原有波动性的基础上存在小容量、分散式、离线式经营的特点,同时缺乏准... 详细信息

整县光伏政策促使小容量屋顶光伏急剧增长,实现屋顶分布式光伏超短期发电功率的准确预测是分析海量细粒户用光伏电站对电力系统影响的前提。然而,屋顶分布式光伏在原有波动性的基础上存在小容量、分散式、离线式经营的特点,同时缺乏准确的气象数据,使得光伏功率预测异常复杂。为此,文章在有限数据下纵向地从光伏系统历史功率数据中搜索相似样本,横向地收集相邻分布式光伏发电用户功率数据,实现双向数据扩充,在一定程度上克服了光伏发电预测对于一些关键输入特征的依赖;在此基础上借助LSTNet(Long-and Short-term Time-series Network)神经网络的短期局部特征捕捉、长期时序信息强化、周期线性成分提取功能实现光伏功率预测。实验结果表明,在缺乏重要辐照数据的情况下,所提模型仍具有较好的预测精度。

关键词：整县光伏光伏发电短期功率预测双向数据扩充神经网络

基于特征优选的DBO-CNN-BiLSTM-AM短期光伏发电预测

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可再生能源 2025年

作者：杜立李振华李振兴魏伟徐艳春三峡大学电气与新能源学院智慧能源技术湖北省工程研究中心国网湖北省电力有限公司营销服务中心计量中心

随着光伏装机容量逐渐增大,电力系统稳定、安全运行面临挑战,通过提高光伏发电预测精度,可以提高电力系统运行的稳定性和安全性。为此,文章提出一种基于特征优选的DBO-CNN-BiLSTM-AM短期光伏发电预测方法。首先,利用方差膨胀因子(Varian... 详细信息

随着光伏装机容量逐渐增大,电力系统稳定、安全运行面临挑战,通过提高光伏发电预测精度,可以提高电力系统运行的稳定性和安全性。为此,文章提出一种基于特征优选的DBO-CNN-BiLSTM-AM短期光伏发电预测方法。首先,利用方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,VIF)和极端随机树(Extremely Randomized Trees,ERT)计算并选取VIF值低且重要性得分高的特征作为输入;其次,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、双向长短期神经网络(Bi-directional Long Short Term Memory,BiLSTM)和具有特征权重动态调整能力的注意力机制(Attention Mechanism,AM)建立CNN-BiLSTM-AM预测模型;最后,利用蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimization algorithm,DBO)进行超参数全局寻优,以最大化预测精度。实验结果表明,文章提出的短期光伏发电功率预测方法预测精度明显高于传统方法,为优化电力调度和电力系统稳定运行提供了良好的基础。

关键词：光伏发电双向长短期神经网络注意力机制蜣螂优化算法

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基于云遮模型修正的超短期光伏发电功率预测

华北电力大学学报(自然科学版) 2025年

作者：田林鑫李新利杨国田陈佳序尹永根华北电力大学控制与计算机工程学院国网河南济源供电公司

对光伏发电输出功率的准确预测是实现光伏发电并网的关键。针对光伏发电功率受云层影响具有较大波动性导致预测不准确的问题，该文提出一种基于卫星云图修正的变分模态分解(VMD)-双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型的光伏电站功率组合预... 详细信息

对光伏发电输出功率的准确预测是实现光伏发电并网的关键。针对光伏发电功率受云层影响具有较大波动性导致预测不准确的问题，该文提出一种基于卫星云图修正的变分模态分解(VMD)-双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型的光伏电站功率组合预测模型。首先，采用DeepLabv3+深度学习的语义分割技术处理卫星云图，建立云遮模型，获得云团对区域光伏电站的修正系数；其次，基于变分模态分解对光伏电站功率数据进行处理，获得不同子分量，以降低随机波动影响；最后，对分解后的各子分量分别构建双向长短期记忆网络预测模型，合并获得功率预测值，并采用云遮模型所获得的修正系数修正预测结果。仿真结果表明，与BiLSTM、Attention-LSTM、CNN-LSTM、CNN-BiLSTM、VMD-LSTM等预测模型相比，所提预测模型的RMSE分别降低了74.08%、80.47%、78.43%、74.71%和47.87%，有效提升了区域光伏发电功率的超短期预测精度。

关键词：光伏发电功率预测变分模态分解双向长短期记忆网络云遮模型

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光伏发电与现代照明控制策略结合分析

中国照明电器 2025年第3期 169-171页

作者：周宁远山东省能源建筑设计院

为解决光伏发电在照明系统中的应用与能效优化问题，该研究对光伏照明系统的组成、工作原理及控制策略进行了分析，提出了自适应照明控制与能效优化策略，并探讨了储能技术及其管理方法。同时，结合物联网与人工智能技术，研究了光伏照... 详细信息

为解决光伏发电在照明系统中的应用与能效优化问题，该研究对光伏照明系统的组成、工作原理及控制策略进行了分析，提出了自适应照明控制与能效优化策略，并探讨了储能技术及其管理方法。同时，结合物联网与人工智能技术，研究了光伏照明系统的智能化与自动化控制。研究结果可为光伏照明系统的设计、优化及工程应用提供参考。

关键词：光伏发电电力系统应用照明控制策略

来源：博看期刊