Page 92 - 电力与能源2024年第二期
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232 周 强，等：考虑组件衰减及安装角度的光伏功率预测及评估方法研究
次线性回归预测结果进行修正。
修正思路一是通过分时段、分天气进行预测。
分时段即分别对每个时段进行线性回归，一天总
计划分为 12 个时段；分天气即按照阴天、晴天分
别进行预测，两种方式的预测结果如表 2 所示。
表 2 修正后的两元一次线性回归预测结果
修正方案 5 月南面预测精度/%
分时段预测 82.25
分天气预测 94.07
由表 2 可以看出，分时段预测早晚时段的预
图 8 不同安装角度的光伏有功功率预测结果
测精度最低，影响整体精度；而分天气预测在精度
境因素相关性以及组件衰减，评估多种模型算法
上并无优势。
的适用性，选取最优模型两元一次线性回归模型
修正思路二考虑组件衰减因数，将预测结果
对组件角度为北向倾角 5°的光伏组件进行功率预
乘上一定系数来进行修正。不同衰减系数对预测
测，最高预测精度可达 94.94%。本文为安装角度
精度的影响如图 7 所示。
复杂多样的光伏场站组件性能评估提供了解决方
案，可有效降低场站对数据运维的难度，提高不同
安装条件下光伏组件性能评估的准确性。
参考文献：
［1］ 顾正强，朱 玲，沈历都，等 . 辽宁省追踪式与最佳倾角斜
图 7 衰减系数对预测精度的影响
面 总 辐 射 的 推 算 与 分 析［J］ 气 象 科 技 进 展 ，2019，9（2）：
.
由图 7 可以看出，当预测功率结果整体向下 84-89.
.
调整后，预测精度提高，当衰减系数为 0.983 时，预 ［2］ 王华琴 . 太阳能发电关键参数的仿真与应用研究［J］ 水电
与新能源，2020，34（8）：36-39.
测精度最高达 94.94%。说明 5 月时光伏板性能
［3］ 赵泰祥 . 不同安装方位角和倾角对光伏建筑一体化系统发
略微衰减，考虑衰减因素可有效提升预测精度。 电量及收益的影响［D］ 昆明：云南师范大学，2023.
.
2.4 不同安装角度组件功率预测结果分析 ［4］ 郭强强，皮昊书，陈云辉 . 光储充一体化电站优化配置方法
.
利用修正后的功率预测模型，通过 3 月南向 ［J］ 电力与能源，2022，43（1）：61-64.
［5］ 吴 硕 . 光伏发电系统功率预测方法研究综述［J］ 热能动
.
数据，对 5 月南向和北向两个安装角度的光伏有
力工程，2021，36（8）：1-7.
功功率进行预测，预测结果如图 8 所示。 ［6］ 上官诚江，陈丽霞 . 基于相似日选取的光伏发电功率预测
.
由图 8 可以看出，不论晴天还是阴天，预测结 方法研究［J］ 电气时代，2023（3）：84-87.
［7］ 杨柳柳，汪 飞，任林涛 . 并网光伏电站的组件倾角优化设
果良好，证明预测模型对于不同天气情况均能呈
计与研究［J］ 太阳能学报，2018，39（12）：3377-3383.
.
现良好的预测精度。 ［8］ 谢 彤，李可成，马昭键，等 . 光伏阵列倾角及方位角的最
.
优化研究［J］ 计量学报，2020，41（1）：22-25.
3 结语
［9］ 赵海玉，王向伟，乔 强 . 基于深度学习的光伏发电功率预
.
测方法研究［J］ 电工技术，2023（9）：32-34.
本文提出了一种考虑组件衰减及安装角度的
［10］ 连魏魏 . 基于天气条件划分的光伏功率预测方法［D］ 北
.
光伏功率预测及评估方法，利用某分布式屋顶光 京：华北电力大学，2019.
伏电站组件角度为南向倾角 5°的实际数据，结合 收稿日期：2023-12-26
直散分离法和 Hay 法将已知水平总辐射强度转化 (本文编辑：赵艳粉）
为光伏倾斜面总辐射强度，并考虑组件出力与环
