光伏场站运行数据预处理研究现状

目前，光伏场站运行数据预处理的研究主要集中在以下几个方面：

1. 数据清洗：包括数据去重、缺失值填充、异常值检测和处理等。

2. 特征提取：对原始数据进行分析，提取出有用的特征，如功率曲线、温度曲线等。

3. 数据降维：通过PCA等降维算法将高维数据降低到低维，减少数据量和计算复杂度。

4. 数据融合：将来自不同传感器的数据进行融合，得到更加全面和准确的数据。

5. 数据建模：通过机器学习等方法建立模型，预测光伏场站的运行情况，提高光伏场站的效率和可靠性。

相关问题

光伏功率预测 数据预处理

光伏功率预测的数据预处理包括以下步骤：

1. 首先，选取当日预测时段。根据历史数据的分析，可以确定不同月份的预测时段。例如，在8月到9月的预测时段为5时到19时，在10月到11月的预测时段为6时到18时。这样做是为了消除当天数据中大量重复的0值并提高预测精度。

2. 接下来，对数据进行预处理和特征选择。可以使用特征交叉和基于模型的递归特征消除法对光伏发电功率数据进行处理。这些方法能够提取出与功率预测相关的特征，并排除掉对预测没有帮助的特征。

3. 然后，训练预测模型。根据原始数据集中的瞬时有功与电流、电压、瞬时无功和正向有功之间的关系，可以建立相应的神经网络模型。通过调整参数，使得模型达到最优性能。

4. 确定预测模型的输入值。根据相似日选取规则，确定预测日期的相似日。相似日的电流、电压、无功和正向有功等指标可以作为预测模型的输入值。将这些输入值带入预测模型，得到对应的输出值。

5. 最后，输出预测结果。将输出值进行补缺处理，即填充相应的0值，得到该日预测对象的瞬时有功预测值。

通过以上数据预处理步骤，可以为光伏功率预测建立有效的模型，并得到准确的预测结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [光伏发电预测（二）](https://blog.csdn.net/Joovo/article/details/85346751)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于Stacking模型融合的光伏发电功率预测](https://download.csdn.net/download/weixin_38583286/18409158)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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光伏功率预测国内外研究现状

光伏功率预测是指通过对光伏电站的天气、环境等数据进行处理和分析，预测未来一段时间内光伏电站的发电功率，从而为电网调度和运营提供参考依据。近年来，光伏功率预测已成为光伏电站运行和管理的重要组成部分，越来越受到国内外学者的关注和研究。

国内方面，光伏功率预测的研究主要集中在以下几个方面：

1. 基于统计学方法的光伏功率预测，如ARIMA模型、支持向量机模型等。

2. 基于人工神经网络（ANN）的光伏功率预测，如BP神经网络、RBF神经网络等。

3. 基于深度学习的光伏功率预测，如LSTM、GRU、CNN等模型。

4. 基于物理模型的光伏功率预测，如天文学模型、辐射传输模型等。

而在国外方面，光伏功率预测的研究更加深入和广泛，不仅涉及到上述的方法，还涉及到以下几个方面：

1. 基于多模型的光伏功率预测，如组合ARIMA和ANN、组合LSTM和CNN等。

2. 基于机器学习的光伏功率预测，如随机森林、AdaBoost等。

3. 基于天气预报和气象模型的光伏功率预测，如WRF模型、MM5模型等。

总的来说，国内外在光伏功率预测方面都取得了一定的研究成果，并且有望在未来进一步完善和发展。