简介：摘 要

简介：摘要：随着国家的发展越来越好， 太阳能开发利用已成为全球能源转型的重要领域，光伏发电全面进入规模化发展阶段，呈现出良好的发展前景。

简介：摘要目前，我国的科技发展十分迅速，准确的光伏发电出力预测对于保障高比例光伏接入后系统的安全稳定与经济运行具有重要意义。目前我国对于光伏发电出力预测技术的研究尚处于广泛研究阶段，本文对光伏发电出力预测技术的研究成果进行归纳总结。首先，分析光伏发电系统的发展及预测现状；然后，从点预测、区间预测和概率预测三个方面，分别对当前的预测方法及技术、预测效果的衡量指标等进行了梳理、归类、总结和评述；最后，根据目前我国光伏产业的现状及发展趋势，探讨未来光伏发展及出力预测的研究方向。

简介：摘要：随着社会的发展，科技得到了飞速的进步，可是能源短缺是当前社会发展所面临的困境，在各种可再生能源中，太阳能是一种无污染并且资源充沛的能源之一，受到人们的广泛关注与利用。因其自身独特的优点，在社会发展过程中被人们充分利用。可是在使用的过程中，因为光伏发电的输出功率并不稳定，所以给用户造成了很大的困扰，相关工作者可以对光伏发电出力进行预设工作，正文主要介绍通常所使用的预测方式以及发展现状，对预测结果进行深入探究，希望对光伏发电今后的发展有所帮助。

简介：摘要：由于地球上人口数量的不断增加，人类对资源需求量随之上升，这给全球资源带来了极大压力，资源浪费现象的不断出现，导致自然灾害问题频发。而为了能够有效的缓解这一问题，光伏发电技术被广泛应用，该技术的应用，在节省电能源方面有着积极意义。

简介：摘要：太阳能开发利用逐渐成为全球能源转型的重要领域，促进光伏发电实现规模化发展，具有广阔的发展前景。但是光伏发电出力受到自然气象等多种因素的干扰，呈现出明显的间歇、随机和波动性，会导致高比例光伏接入之后电力系统受到较大影响。因此，人们加大光伏发电出力预测技术的研究力度，更加准确进行光伏发电出力预测，提高光伏电站运营质量和效率，保证电力系统的安全可靠性。

简介：摘要：太阳能开发利用逐渐成为全球能源转型的重要领域，促进光伏发电实现规模化发展，具有广阔的发展前景。但是光伏发电出力受到自然气象等多种因素的干扰，呈现出明显的间歇、随机和波动性，会导致高比例光伏接入之后电力系统受到较大影响。因此，人们加大光伏发电出力预测技术的研究力度，更加准确进行光伏发电出力预测，提高光伏电站运营质量和效率，保证电力系统的安全可靠性。

简介：摘要：太阳能光伏发电对地表太阳辐射强度十分敏感，其出力具有较强的随机性，对电网的调频、调峰、备用等都具有较大影响。随着光伏发电并网容量的不断增加，光伏发电的随机性给电力系统调度和运行带来的风险越发凸显。对光伏发电功率进行更准确的预测能够为电网调度决策提供可靠的依据，对确保电网的安全稳定和系统的优化运行有重大意义。我国在光伏发电出力预测领域已开展了大量研究，但是在预测技术方面仍稍滞后于欧美发达国家，处于探索阶段。

简介：摘要近年来风能已成为全球最重要的清洁型能源，风电场输出功率的预测也越发的成为了世界关注的焦点。但对于预测方法的研发目前还不够完善，仅仅依靠天气数值预报的预测是不够的。因此本文提出了神经网络模式下的风力发电机输出功率预测，并对风力发电机输出功率预测模型的建模过程进行了全面的阐述。经实验结果得出以下结论即在神经网络模式下，以风能作为动能的风力发电机，其输出功率的预测准确度非常高，具有可行性和有效性。

简介：针对光伏发电短期预测准确性问题,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和改进粒子群优化算法（IPSO）的支持向量机（SVM）预测模型。该模型选择与预测日具有相同天气类型的历史光伏小时出力数据及相关气象因素作为输入变量,采用EEMD方法将历史光伏小时出力数据分解为一系列相对比较平稳的分量序列,针对不同特征子序列,建立选用不同核函数的SVM模型分别进行短期预测,并采用IPSO对不同SVM模型的参数进行优化。通过建立不同预测模型进行比较分析,验证了本文提出的组合预测模型具有较高的预测精度,对大规模光伏并网电力系统的决策优化调度具有一定的意义和参考价值。

简介：摘要随着全球工业化进程的持续推进，全球能源产业发展战略规划也发生了翻天覆地的变化，继风力发电后，光伏发电技术因其清洁无污染、安装便利、维护成本低和使用效率高等优势近年来获得了快速的发展，光伏装机容量和装机比例呈爆发式状态增长。与此同时，光伏输出功率具有明显的随机性和不确定性，当其大规模接入电网后其波动特性表现的更为突出，给电网带来巨大冲击的同时降低了电网运行的可靠性，增添了电网调度运行管理的成本与难度。因此，对光伏发电系统功率进行合理预测对提高光伏电站利用率和电网安全稳定运行水平具有重要的现实意义。文章对光伏发电出力的条件预测误差概率分布估计方法进行了研究分析，以供参考。

简介：摘要：年最大负荷预测是进行电网规划的基础，对电网增容和改建有着重大的意义，准确的负荷预测对于提高电力系统的安全性和经济性有着十分重要的意义。

简介：光伏发电出力与太阳辐射强度和温度等气象条件关系密切,在出力预测模型中,气象因素与出力数据存在着非线性关系,同时各气象因素之间也存在非线性的关系。核偏最小二乘（KPLS）方法具有较强的处理非线性问题的能力,本文基于KPLS方法建立光伏发电出力预测模型。利用光伏电站的历史气象数据和出力数据对KPLS预测模型进行训练,训练的模型用以预测光伏电站的出力。通过实际光伏电站运行数据的验证,并将预测结果同偏最小二乘（PLS）方法和人工神经网络（ANN）方法的预测结果相比较,实验结果显示KPLS预测模型具有较准确的预测能力和较强的适用性。

简介：摘要：光伏电站输出功率呈现随机性强、波动性大、难预测等特点，大规模的光伏电站接入电网会给电网的安全稳定运行、调度和调峰带来极大的困难。准确预测电站未来某一时段内各时刻点输出功率，对保障电网稳定运行、提高能源利用效率具有重要的意义。本文基于BP神经网络模型，分别以实测气象数据和中尺度数值天气预报数据为训练样本，对比研究了不同数据样本下神经网络模型对光伏电站同一天气情况下的出力预测效果。

简介：【摘要】随着越来越多的大规模光伏电站、风电场并网运行，间歇式电源的发电容量在部分区域电力系统中所占比例大大提高，给电力系统的供需平衡、安全稳定运行与控制带来了巨大挑战，大大加重了电网的调度负担。其输出功率在短期内呈现随机性和不确定性，大规模并网容易引起电网波动。因此前期充分调研各气象因子的数据对比和整理，根据其关联程度和差异性，基于Python环境下，使用机器学习人工智能技术，设计基于天气信息预测光伏发电功率的预测模型，并采用经过处理的数据进行对模型的训练, 准确的光伏出力预测模型在电网侧可以帮助电网调控中心较为准确预测光伏出力水平，并提前安排负荷平衡措施，保障高比例分布式光伏并网后电网运行稳定；在用户侧可以指导光伏发电项目业主合理安排检修计划，优化发电运行方式，提升光伏设备发电小时数。

简介：对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称距离方法调整聚类中心。利用改进的K-means算法将历史日聚类分成4种天气类型,取相似日作为训练样本,对4种天气类型分别建立基于改进K-means算法的RBF神经网络功率预测模型。采用上海某光伏电站实测数据验证,结果表明提出的的预测方法精度提高,实用性较强。

简介：在《西游记》里,沙僧的存在感最弱.唐僧爱唠叨,八戒偷懒耍滑还贪色,猴子性格冲动但擅长除妖,沙僧除了偶尔喊几句“大师兄,师父被妖怪抓走了”,一路上只是默默挑着担.如果把取经团队看做企业团队,沙僧就是一个混日子的员工.是因为他没有能力？当然不是,沙僧本领虽然比猴子略低,但也是悍将.他为啥出工不出力呢？原著中提到,观音曾向他承诺,取经成功后可以让他免受飞剑穿心之苦,并且官复原职.沙僧在天庭工作多年,知道复职难度太大,只要不受穿心之苦就是万幸了.因此对他来说,最划算的策略就是混：既不很努力,也不得罪人,更不会离开团队.

简介：近日,湖南省宁乡市坝塘镇商会成立暨“呷在坝塘”第二届精准扶贫户农产品展销大会热闹开场。精准扶贫户摆出百余种农副产品,吸引数千名观众。据了解,此次活动帮助200户贫困户售出30多万元的产品。基于展会对经济的带动效应,会展同仁应积极组织专项展会,提高精准扶贫力度。

简介：有个小山村，住着张、王、李三户人家，一场暴雨把唯一的通往山外的路冲毁了，现在必须重修，修路共需15个工。张家用了9个工，李家用了6个工，王家没有强劳动力，就拿出150元钱分给张家与李家。张、李两家各应分得多少钱呢？这时来了一个放羊的小孩，自告奋勇帮他们算清了这笔账。他是怎么算的昵？原来是这样：修路平均一家得出工：15÷3=5（个）。

简介：看到媒体上接二连三，载有少年学子为网瘾所困至厌学逃夜、父母惊心的消息，趁着星期天得闲，翻出罗新安先前赠书《网瘾怎么办》来。