19、太阳能辐照度预测：天气模拟与机器学习的融合

太阳能辐照度预测：天气模拟与机器学习的融合

1. 引言

太阳能辐照度对于太阳能发电至关重要，精准预测太阳能辐照度对光伏电站及其并网发电系统的规划、调度和管理起着关键作用。同时，太阳能辐照度还受总云量、温度、风速和相对湿度等天气变量的显著影响。本文将从天气预报的角度探讨太阳能预测问题，并讨论如何利用天气模拟和机器学习进行太阳能辐照度预测。

2. 天气模拟的简要历史

• 早期成功案例 ：模拟预测源于一个简单而强大的理念，即若能找到过去相似的天气状况，就能从中获取信息，以更好地了解当前天气的演变并预测未来。1944年诺曼底登陆期间的天气预报是模拟预测早期最显著的成功案例，美国陆军航空队利用克里克的模拟技术，成功预测了1944年6月初的短期晴朗天气，这成为行动的关键日期。
• 面临的挑战 ：然而，1963年洛伦兹发现混沌理论，表明天气是一个混沌系统，初始条件的微小变化可能导致动态天气系统的输出截然不同，这给模拟预测带来了巨大挑战。1994年，范登杜尔估计需要等待1030年才能找到良好的天气模拟，这再次打击了模拟预测的发展。此后，模拟预测被认为是中长程预报和气候降尺度的可行经验方法，但与数值天气预报（NWP）模型相比，在短期预报中作用较小。
• 模拟集合技术（AnEn）的出现 ：近年来，模拟集合（AnEn）技术挑战了这一传统。AnEn是一种集合预报技术，其预测精度优于当代NWP模型。与以往方法不同，AnEn在高度受限的位置识别天气模拟，同时将时间搜索窗口缩短至数小时，减少了寻找相似天气模式时的统计自由度。应用表明，通常从2年