山东科技大学毕业论文
山 东 科 技 大 学
本科毕业设计（论文）文献综述
题 目 基于人工智能的光伏发电预测研究与设计
学 院： 济南校区电气信息系
专业班级： 电气工程及其自动化
姓 名：
学 号：
指导教师：
填表时间： 2025 年 3 月 7 日
填写说明
1. 文献综述内容主要包括国外研究现状、国内研究现状、总结提出自己的想法和观点、参考文献等。
2. 字体使用中文宋体小4号，英文Times New Roman 小4号，间距段前段后均为0行，行距固定值20磅，首行缩进2字符，并用A4纸打印，于左侧装订成册。
国外研究现状
在国内，基于人工智能的光伏发电预测研究已取得了显著进展。研究人员利用多种人工智能算法，如深度学习、模糊逻辑、遗传算法等，对光伏发电过程中的各个环节进行预测。深度学习算法，特别是神经网络模型，在光伏发电预测中表现出色。例如，有研究采用基于LSTM（长短期记忆）神经网络的负荷预测方法，通过对历史负荷数据进行预处理和特征提取，训练出能够预测未来电力负荷的模型。这种方法能够捕捉到负荷变化的连续性和周期性，提高预测精度。模糊逻辑算法在处理不确定性和模糊性方面具有优势。在光伏发电预测中，模糊逻辑算法可以根据历史数据和气象条件，对光伏发电量进行模糊推理和预测。这种方法能够应对光伏发电过程中的不确定因素，提高预测的鲁棒性。遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，在光伏发电预测中用于优化预测模型的参数。通过遗传算法的迭代搜索，可以找到最优的模型参数组合，从而提高预测的准确性。此外，国内研究机构还在不断探索新的预测方法和模型。例如，中国科学院青岛能源所泛能源大数据与战略研究中心提出了一个基于Transformer的全新模型——并行时间特征信息提取网络PTFNet。该模型利用卷积交互结构和自注意力机制，对输入数据的时间特性和特征间关联特性进行拟合，实现了对光伏发电出力的高精度预测。
国内研究现状
在国外，基于人工智能的光伏发电预测研究同样取得了丰硕成果。国外研究人员在算法创新、模型优化和实际应用方面进行了深入探索。
国外研究人员在光伏发电预测中尝试了多种新的人工智能算法。例如，有研究采用支持向量机（SVM）算法对光伏发电量进行预测。SVM算法在处理高维数据和非线性问题时具有优势，能够实现对光伏发电量的准确预测。此外，还有研究利用专家系统法对光伏发电进行预测。专家系统法能够汇集和分析历史光伏发电数据和气象数据，提取相关知识，并按照一定的规则进行推理和预测。为了提高预测精度和鲁棒性，国外研究人员对预测模型进行了优化。例如，有研究采用集成学习方法，将多个预测模型进行组合，以提高预测的准确性和稳定性。集成学习方法能够充分利用不同模型的优点，减少单一模型带来的预测误差。国外研究人员在光伏发电预测的实际应用方面也取得了显著进展。例如，有研究将光伏发电预测结果应用于电力系统的调度和优化中，实现了对电力负荷的精准控制和优化分配。这不仅提高了电力系统的稳定性，还降低了运行成本。
总结
随着人工智能技术的不断发展和光伏产业的持续壮大，基于人工智能的光伏发电预测研究，我认为未来将有更多的算法被应用于光伏发电预测中，如深度学习、强化学习、迁移学习等。这些算法将相互融合，形成更加复杂和高效的预测模型。随着大数据技术的普及和应用，基于数据驱动的光伏发电预测将成为主流。通过收集和分析大量的历史数据和实时数据，可以训练出更加准确的预测模型。为了提高预测结果的可信度和可接受性，未来的光伏发电预测模型将更加注重可解释性。通过引入可解释的人工智能算法和模型，可以使得预测结果更加直观和易于理解。随着光伏发电预测技术的不断成熟和完善，其在实际应用中的范围和深度将不断扩大。未来，光伏发电预测将广泛应用于电力系统的调度、优化、运维等各个环节中，为电力系统的稳定运行和高效利用提供有力支持。
基于人工智能的光伏发电预测研究与设计已成为当前的研究热点和前沿领域。国内外研究人员在算法创新、模型优化和实际应用方面取得了显著进展。未来，随着人工智能技术的不断发展和光伏产业的持续壮大，基于人工智能的光伏发电预测研究将呈现出更加广阔的发展前景和应用空间。
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