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光伏输出功率预测的系统文献综述( Systematic literature review of photovoltaic output power forecasting )
K Baaran F Bozyiit P Siano PY Taer D Kln
自从首次观察到气候变暖对我们星球的有害影响以来，可再生能源的使用一直在显著增加。在潜在的可再生能源中，光伏(PV)系统由于其在经济和环境方面的贡献，在世界范围内的装机容量持续增长。尽管光伏发电具有显著的好处，但由于气象参数的影响，其固有的可变性可能会导致电力管理/规划问题。因此，以准确的方式（直接或间接）预测光伏输出数据是提供电网系统稳定性、可靠性和优化的关键任务。从文献综述来看，利用光伏输出功率预测的研究项目多种多样。本研究基于2010-2020年间发表的primary studies（search of primary studies）对利用机器学习和深度学习方法预测光伏发电的研究进行了系统的文献综述。根据所使用的光伏材料、它们的方法、产生的输出、所使用的数据集和性能评估方法来评估这些研究。在此基础上，指出了现有文献中的不足之处和有待改进之处，并对今后的工作提出了一些建议，其中包括创新之处。
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