清洁能源预测与消纳分析模型研究进展

程远林; 余虎; 张舒; 廖兴炜; 张骁; 张毅; 刘昌会

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2024090601

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (05) : 1 -15. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2024090601

清洁能源预测与消纳分析模型研究进展

程远林, 余虎, 张舒, 廖兴炜, 张骁, 张毅, 刘昌会

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摘要

精确的清洁能源发电功率预测是实现其高效利用的关键，然而，多种因素导致清洁能源发电功率波动剧烈，给功率预测带来巨大挑战。针对当前清洁能源大规模并网的需求，本文从多个角度探讨清洁能源发电功率预测模型的研究意义及其分类，对人工智能技术在清洁能源发电功率预测领域的最新应用，包括传统机器学习、深度学习和组合方法进行对比和总结。此外，深入分析影响清洁能源接入的关键因素，探讨清洁能源消纳分析模型的技术发展，阐述与预测模型不同的侧重点和发展方向。最后，展望了清洁能源预测与消纳分析模型的未来发展趋势及其日益展现的重要意义。