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基于统计信号处理的太阳能发电时序预测
杨树 2025/5/19 17:00:07
（合肥工业大学 安徽合肥 230009）
摘要：本文主要研究prophet模型，利用其对于天气预测功能去切入，分析统计信号对于太阳能时序发电预测的影响。通过引入prophet模型，介绍其基本概念与原理，探究这一模型的应用价值。同时将太阳能发电与之结合，在这一领域进
行改善清洁能源发电的探讨。
关键词：prophet模型；太阳能发电；天气预测
一、引言
太阳能发电作为清洁能源的重要组成部分，对于可持续能源未来的发展至关重要。然而，由于太阳能的不稳定性和时空变化性，对太阳能发电进行准确的预测显得尤为重要。本研究旨在探讨基于统计信号处理的方法，以提高太阳能发电预测的精确性和可靠性。在太阳能发电预测中，统计学习扮演着关键角色，帮助优化太阳能发电系统的运行和管理。
Statistical learning在其中的具体应用有很多，大致会包括：
1.时间序列预测：利用历史太阳能发电数据，采用Prophet等，进行短期和长期的太阳能发电量预测。这有助于电力公司更好地规划能源供应和需求。
2.天气影响建模：考虑气象因素对太阳能发电的影响。使用回归模型或机器学习算法，例如支持向量机（SVM）或随机森林，来建模太阳辐射、云量、温度等因素，以更准确地预测发电量。3.模型集成4.深度学习：利用神经网络，特别是循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM），来捕捉太阳能发电数据中的复杂时间和空间依赖关系，提高预测性能。5. 异常检测：利用统计学习方法来检测太阳能发电系统中的异常情况，例如设备故障或突发天气变化，以及时采取措施维护系统。
这些方法的综合运用有助于提高太阳能发电系统的效率、可靠性，同时降低运营成本。在不断变化的气象条件下，准确的预测对于实现可持续的能源管理至关重要。
本文主要研究的是利用Prophet模型进行太阳能发电预测的时间序列预测。
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五、总结
总结本研究，我们强调了基于统计信号处理的太阳能发电预测方法的创新性和应用价值。通过引入统计信号处理的理论，我们成功提高了太阳能发电的预测精度，并在模拟实验中证明了该方法的有效性。
Prophet模型其优势简要有：
1.易用性：无需深厚统计学背景，API简洁，适合快速实现预测。自动处理缺失值、异常值，并对缺失数据鲁棒。
2.灵活调整：允许用户通过参数调整趋势增长方式、季节性和节假日的影响强度。提供直观的可解释性，便于分析各成分对预测的贡献。
3.高效性：基于Stan的底层优化，计算速度快，适合大规模数据。
通过对太阳能的时序预测天气、温度等因素，这项研究对于太阳能发电预测领域的发展具有重要的意义，并为未来的可再生能源研究提供了有益的参考。
同时相较于之前的传统模型ARIMA，其更加善于处理多季节性情况，且参数的调整更为简便。
附件下载：基于统计信号处理的太阳能发电时序预测
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