光伏发电预测方法简析简介光伏发电预测是新能源领域的重要研究方向，旨在通过分析气象条件、历史发电数据、设备状态等因素，提前预测光伏系统的发电量。准确的预测有助于电网调度优化、电力市场交易和能源管理，提高光伏发电的消纳率和经济性。常见的预测方法主要分为物理模型法、统计模型法和机器学习法。物理模型法基于太阳辐射、温度等气象参数建立理论模型；统计模型法（如时间序列分析）利用历史数据挖掘规律；机器学习法（如神经网络、支持向量机）通过数据驱动实现高精度预测。此外，混合模型结合多种方法优势，成为当前研究热点。未来，随着气象预报精度提升和人工智能技术的发展，光伏发电预测将进一步提高准确性和实用性，为可再生能源的大规模并网提供关键支撑。
