光伏发电功率预测模型及分析方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着能源危机和环境污染问题的日益严峻，开发利用清洁可再生能源已成为全球共识。

太阳能作为一种取之不尽、用之不竭的可再生能源，近年来得到了快速发展。

光伏发电作为太阳能利用的主要形式之一，具有清洁环保、安全可靠、应用灵活等优点，在应对气候变化、实现碳中和目标中扮演着重要角色。

2. 本选题国内外研究状况综述

光伏发电功率预测作为电力系统和能源领域的研究热点，近年来受到了国内外学者和工业界的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在光伏发电功率预测方面开展了大量研究，取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以光伏发电功率预测为核心，针对现有预测模型的不足和实际应用需求，开展以下几方面的研究：1.光伏发电功率影响因素分析：深入研究气象因素（如光照强度、温度、云层遮挡等）对光伏发电功率的影响机制，分析不同气象因素的影响规律，为预测模型的构建提供理论依据。

2.光伏发电功率预测模型构建：-研究和分析现有光伏发电功率预测模型的优缺点，选择合适的预测模型作为基础模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型构建、仿真实验和案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外光伏发电功率预测的相关文献，了解光伏发电功率预测的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据收集与分析阶段：收集相关的光伏发电功率数据和气象数据，对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，为模型构建和分析提供数据支持。

3.模型构建与优化阶段：选择合适的预测模型作为基础模型，根据光伏发电功率的特点和实际应用需求，对基础模型进行改进和优化，构建基于xxx模型的光伏发电功率预测模型。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所创新：1.模型改进与优化：针对现有光伏发电功率预测模型的不足，结合光伏发电功率的特点和实际应用需求，对基础模型进行改进和优化，构建基于xxx模型的光伏发电功率预测模型，以提高预测精度和泛化能力。

2.误差分析与改进方法：深入分析预测误差的主要来源，提出针对性的改进方法，以提高模型的预测精度和鲁棒性。

3.预测结果可视化：研究适用于光伏发电功率预测的预测结果可视化方法，以直观的方式展示预测结果，为电力系统调度和运行提供决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘畅，姜文豪，王成山，等. 基于深度学习的光伏发电功率预测技术综述[j]. 电力系统自动化, 2021, 45(18): 1-16.

[2] 李文浩，王伟，张宇星，等. 考虑云层遮挡的光伏发电功率预测方法[j]. 电力自动化设备, 2022, 42(03): 217-224.

[3] 张笑影，王圣达，查浩. 基于深度学习的光伏发电功率预测方法综述[j]. 电力工程技术, 2022, 41(01): 1-9.