基于本地历史与全球预报天气数据的局地太阳能发电预测

随着近期商业建筑对净零可持续性的关注，光伏（PV）资产的集成变得更为重要。由于太阳能的高度可变性和 PV 输出预测的不确定性，这种集成仍具挑战。大多数现有方法要么使用本地功率/天气历史，要么使用全球天气预报来预测 PV 输出，从而分别忽略了即将发生的全球现象或相关本地特征。本工作提出基于带外生输入的时间序列建模，利用本地天气历史和全球预报两方面的天气数据。所提模型可实现十八小时提前预测，平均准确率约 $\approx$ 80%，并使用了美国国家海洋和大气管理局（NOAA）高分辨率快速刷新（HRRR）模型的数据。