28、基于高斯条件随机场的时空太阳能发电预测

基于高斯条件随机场的时空太阳能发电预测

1. 引言

太阳能产业发展迅猛，准确的太阳能发电预测对于缓解太阳能发电因波动性和间歇性对电网造成的潜在压力愈发重要。本文将介绍如何通过高斯条件随机场（GCRF）模型进行太阳能预测，同时考虑不同太阳能电站之间的时空相关性。

2. 模型介绍

GCRF 是一种图形模型，可生成多层图来建模输入和输出之间的不同相关性，旨在同时建模输入和输出之间的时空相关性。以下是详细的建模过程：

2.1 太阳能发电与太阳辐照度的关系

太阳能发电功率 (P_{solar}) 与太阳辐照度 (I_{solar}) 的关系可近似为线性形式：
[P_{solar} = I_{solar} \times S \times \eta]
其中，(P_{solar}) 是太阳能发电功率；(I_{solar}) 是太阳辐照度（(kWh/m^2)）；(S) 是太阳能电池板面积（(m^2)）；(\eta) 是给定材料的发电效率。

2.2 时间相关性建模

时间相关性体现在一个太阳能电站的预测太阳辐照度与其自身历史太阳辐照度测量值之间的关系。这里采用自回归（AR）模型来建模关联势中的预测因子 (R_i(x))：
[R_i(x) = c + \sum_{m = 1}^{p_i} \varphi_m y_{t - m}^i]
其中，(p_i) 选择为 10，以考虑前 10 个历史测量值；(\varphi_m) 是 AR 模型的系数。

2.3 空间相关性建模

空间相关性体现在不同太阳能电站的预测太阳辐照度之间的关系。可以合理