15、短期太阳能辐照度、太阳能和负荷预测的RMSE与MAPE分析及光伏MPPT算法研究

短期太阳能辐照度、太阳能和负荷预测的RMSE与MAPE分析及光伏MPPT算法研究

1. 能源挑战与光伏能源的崛起

当前，能源领域面临着巨大挑战，能源需求的不断增长与人口的快速膨胀之间的差距亟待缩小。为应对这一问题，可再生能源的采用成为必然选择。传统能源的增加由于温室气体（GHG）排放问题，并非可行之策。而光伏（PV）能源则具有诸多优势，如减少GHG排放、平衡能源需求、维护成本低以及具备分布式发电的可能性。随着市场价格的下降，全球PV系统安装量显著增长，预计每年需翻倍才能满足能源需求。到2035年，太阳能PV能源发电将在实现能源需求目标中占据主导地位。近年来，PV模块的效率从24%提升至30%，尽管PV能源发电仍面临诸多挑战，但出于减少GHG的动机，这些挑战有望被克服。为高效利用太阳能，PV系统配备了跟踪机制，基于人工神经网络（ANN）的能源预测模型也为预测提供了额外助力。

2. 相关预测技术的文献综述

• 负荷预测 ：该技术用于预测负荷需求，有助于平衡能源供需，对经济规划和运营决策具有重要意义。根据持续时间，负荷预测可分为短期、中期和长期。在一些研究中，基于时间的历史数据被用于验证非常短期负荷预测的准确性；利用ANN进行温度与电力消耗之间的电力负荷预测，并通过平均绝对百分比误差（MAPE）得出预测结果；与澳大利亚能源市场运营商（AEMO）进行的多项基准研究表明，短期负荷预测具有较高的准确性；自适应小波神经网络（AWNN）将数据分解为不同事件进行预测；离散小波变换（DWT）和反向传播神经网络（BNN）的结合显著提高了负荷预测的准确性。
• 太阳能辐照度预测 ：此技术用于预测