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【精彩论文】雾霾条件下光伏发电量预测的迭代优化与经济性分析
观点凝练
摘要：光伏发电易受温度、辐照度等环境因素的影响，而近年来雾霾（PM2.5浓度较高）污染严重，大幅降低了光伏系统发电量。因此研究雾霾天气下光伏发电量预测方法对光伏市场的发展具有重要意义。通过采集上海某户用光伏屋顶的全年光伏数据，利用控制变量法及雾霾相似日原理，拟合分析PM2.5的浓度与发电量损失指数之间的关系，通过迭代原理优化光伏发电量预测算法，并给出雾霾环境下光伏发电量预测公式，修正光伏收益预测模型。结果表明：优化后的光伏预测发电量算法可提高发电量预测结果的精确性和稳定性。通过对3种光伏经济模型进行收益分析，验证了迭代优化算法可有效提高光伏收益预测的精确性。
结论：雾霾中PM2.5对于光伏发电量的影响较大，传统发电量的预测算法已经不适用于雾霾严重的环境。本文针对雾霾环境中的光伏发电量预测公式进行迭代修正，结果表明光伏发电量预测的准确性得到了提升。同时根据PM2.5浓度的不同进行了二次迭代，提升光伏发电量预测的稳定性。修正优化预测发电量的准确度高达99.7%。每月光伏发电量预测准确度为97%~99%，其预测发电量的稳定性较高。二次迭代修正后，PM2.5浓度为100~140 μg/m3时，预测结果要优于一次修正的优化光伏预测发电量。所以雾霾对光伏发电量的影响采用分区间的形式来讨论，能够提升光伏发电量预测的准确性和稳定性。随着未来气象预测技术的提升，光伏发电量的精确预测将会产生更高效的投资效益。
通过对3种光伏经济模型进行收益分析，证明迭代优化算法可有效提高光伏发电量预测的精确性，能够为投资者提供减小投资风险的有效指导。
引文信息
陈炜, 任静, 武新芳, 等. 雾霾条件下光伏发电量预测的迭代优化与经济性分析[J]. 中国电力, 2021, 54(10): 223-230.CHEN Wei, REN Jing, WU Xinfang, et al. Iterative optimization and economic analysis of photovoltaic power generation forecasting under haze conditions[J]. Electric Power, 2021, 54(10): 223-230.往期回顾
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编辑：杨彪校对：于静茹审核：方彤
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