摘要：结合北京地区实际环境因素和某光伏并网发电系统运行数据,对PM2.5和环境温度进行等级划分。利用灰色关联度模型,得到系统因素(PM2.5浓度、环境温度)与系统特征(组件温度、辐射量、发电量)之间相互影响的灰色关联度及系统准优因素和准优特征。发现轻度雾霾时,对发电量影响可忽略不计;中度雾霾且环境温度偏低时,PM2.5影响组件温度,环境温度升高时,影响辐射量;重度污染甚至严重污染时,PM2.5主要影响辐射量,对组件温度影响小。

摘要：结合北京地区实际环境因素和某光伏并网发电系统运行数据,对光伏系统发电功率进行预测。利用决策树算法,设环境温度、组件温度和辐射量为系统特征,发电量为决策标签,得到特征的分类主次关系,进而将原始数据划分为数个集合作为D-S证据理论中的证据。提取集合中的权重系数并将其等效为证据理论中的基本信任分配函数,并进行证据的融合,最终得到预测结果。最后对比分析经过D-S证据理论融合的预测数据和平均值法得到的预测结果,并计算分析绝对误差和相对误差,验证了D-S证据理论预测的准确性,所预测的光伏发电功率可指导光伏并网发电生产。