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随着并网光伏（PV）装机容量的持续增加以及与其他发电形式协同利用的迫切需求，光伏发电的高精度预测对于电网的优化调度和安全运行越来越重要。为了提高功率预测的准确性，提出了一种基于季节气象特征的数据驱动多模型光伏发电功率预测方法，该方法利用不同环境条件下光伏阵列的响应特性。首先，通过对典型季节的光伏功率特性和气象因素（如太阳辐射和环境温度）的季节分布进行分析，研究了不同气象因素对光伏功率预测的影响。然后，根据北京的气象特征，可以将不同季节划分开来。获取与不同季节对应的历史数据，然后基于优化的多层反向传播神经网络（BPNN）建立季节性光伏功率预测模型，实现光伏功率的多模型预测。最后，比较并验证季节性光伏功率预测方法的有效性。在典型季节条件下，神经网络预测模型的性能分析表明，基于光伏发电季节特征的多模型预测方法优于全年单个功率预测模型。结果表明，所提出的方法可以有效提高光伏功率的预测准确性.
胡等（周五）研究了这个问题。