35、物联网智能电网设备的太阳能预测技术解析

物联网智能电网设备的太阳能预测技术解析

在当今的能源领域，太阳能作为一种可再生能源，其有效利用变得越来越重要。为了更好地管理和利用太阳能，准确的太阳能预测技术至关重要。本文将详细介绍多种太阳能预测方法，包括多项式拟合、持续预测、回归方法、非线性平稳模型、线性非平稳模型以及人工智能技术等。

多项式拟合模型

多项式拟合是构建简单晴空模型的基础方法，该模型基于特定位置的多项式，此多项式由太阳天顶角的余弦推导得出，其表达式如下：
[
I_{clr}=\sum_{n = 0}^{N}c_{n}\cos^{n}(\theta)
]
对于Coimbra和Marquez提出的三阶多项式，表达式为：
[
I_{clr,t}=c_{3}\cos^{3}(\theta_{t}) + c_{2}\cos^{2}(\theta_{t}) + c_{1}\cos(\theta_{t}) + c_{0}
]
系数 ( c_{n} ) 通过对数据集进行多项式拟合得到。不过，该模型的局限性在于依赖特定位置晴空日的历史数据。

在太阳能预测中，晴空指数和清晰度指数是常用参数。晴空指数 ( k_{t} ) 定义为实际获得的辐照度 ( R_{t} ) 与地面模型晴空辐照度 ( R_{clr,t} ) 的比值，公式如下：
[
k_{t}=\frac{R_{t}}{R_{clr,t}}
]
与晴空辐照度相比，地外辐照度更容易建模，因为它不受大气动态参数的影响，其表达式为：
[
R_{EX,t}=I_{0}\cos(\theta_{t})
]
其中，太阳常数 ( I_{