12、可再生能源资源的机器学习技术

可再生能源资源的机器学习技术

1. 引言

当前，化石燃料仍是全球主要能源，像煤炭、石油和天然气这类化石燃料，形成过程漫长，如今其储备的消耗速度远超补充速度。而且，它们在燃烧过程中会释放温室气体，引发全球变暖等环境问题。

相比之下，可再生能源，如太阳能、风能、潮汐能和地热能等，具有显著优势。一方面，可再生能源储量丰富、可循环且取之不尽；另一方面，它无碳、绿色且清洁，能有效减少一氧化碳、二氧化硫和粉尘排放，降低大气污染和温室气体排放。此外，使用可再生能源还能减少对石油的开采需求，降低固体废弃物排放和土壤污染，同时保护水资源。

然而，可再生能源也面临诸多挑战。其能源供应具有可持续性和低环境影响的特点，但能源生成具有不可预测性和无序性，这使得准确处理可再生能源统计数据成为难题。高精度的能源监测有助于提高能源效率，而能源预测对于能源的开发、管理和政策制定都至关重要。

目前，已有多种机器学习模型用于可再生能源预测，还设计了混合机器学习模型以提高预测准确性。可再生能源的预测时间间隔多样，涵盖分钟、小时、天和周等，预测结果通常根据准确性和效率进行评估。

太阳能辐射受移动云层影响，到达地球的速率各不相同。为准确预测辐射，需直接或间接将云层信息纳入公式。但云层的生成、传播和消散具有随机性，其物理模型构建困难，通常需用统计方法表达云层信息。

短期辐射预测在大型光伏装置中应用广泛，最大功率点跟踪（MPPT）算法可通过预测光伏系统特定部分的潜在阴影获益，亚分钟级预测也有助于改善超级电容器的控制。

一些与太阳能工程相关的数据集符合大数据的 HACE 原则，但原始数据集包含大量无关数据和噪声，处理难度大。可再生能源的波动性、间歇性