5、计算机视觉、深度学习和机器学习技术在太阳能和可再生能源预测中的应用

计算机视觉、深度学习和机器学习技术在太阳能和可再生能源预测中的应用

1. 引言

随着社会经济的发展，能源需求不断增加，传统技术仅依靠本地资源已难以满足。可再生能源作为一种变革性的解决方案，因其易于获取、储量丰富且环境友好，受到了广泛关注。然而，可再生能源发电具有不可预测性，受地理位置、风速、天气等多种因素影响。这使得太阳能和风能等可变能源的整合成为电力系统运营商面临的一大挑战，尤其是在全球能源结构中可再生能源占比呈指数级增长的情况下。

可再生能源预测对于将可变能源整合到电网中至关重要，它能帮助电力系统在不同时空尺度上管理能源供应的间歇性。传统的建模方法，如数值天气预报或物理模型，在预测云位移对太阳能设施发电的影响时，难以捕捉系统偏差并整合云数据。而机器学习结合多源地表测量和实时云覆盖观测，克服了部分限制，提高了计算机视觉的应用效果。

2. 太阳能预测

太阳能预测是减少大气变化导致的太阳能功率不可预测性和可变性的有效方法。大多数太阳能预测技术使用地面或遥感数据作为输入，以估计当前气象条件并预测未来的全球太阳辐照度（GSI）或功率，预测时间范围从几秒到数年不等。

太阳能预测可分为非常短期、短期、中期和长期预测。不同时间范围的预测对电力系统规划和运营都至关重要。长期预测通常用于资源评估、系统规划和能源交易；短期和非常短期预测则用于能源市场和日常电力系统运营。

太阳能预测技术可分为物理模型、数据驱动模型和混合模型三类。任何类型的模型都可以使用远程和地面传感器的数据作为输入。卫星图像是常用的遥感数据，可通过物理模型处理或统计模型直接处理来进行太阳能预测。地面传感器如 pyranometers 和 pyrheliometers