<?xml version="1.1" encoding="utf-8"?>
<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">EPTSM</journal-id><journal-title-group><journal-title>Electric Power Technology and Safety Management</journal-title></journal-title-group><issn>2997-3473</issn><eissn>2997-3503</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/EPTSM.11657</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>基于大数据分析的新能源发电预测与优化模型研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/EPTSM/1/8/10.61369/EPTSM.11657</url><author>邓泽群</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>1</volume><issue>8</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-11-20</published-time></date></history><abstract>全球对清洁能源需求增长，新能源发电在能源领域越发重要，但新能源发电的间歇性和不稳定性给电力系统的规划、运行和调度带来很大挑战。本文围绕基于大数据分析的新能源发电预测与优化模型，阐述新能源发电类型及特性和大数据技术在能源领域的应用原理，全面介绍大数据驱动的新能源发电预测模型以及大数据助力的新能源发电优化模型。详细分析各类模型的原理、优势与局限，对比模型性能评估指标。目的是为新能源发电领域的研究与实践提供全面理论参考，推动新能源发电高效又稳定的发展。</abstract><keywords>大数据分析,新能源发电,预测模型,优化模型,综述</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]王毕元,邓星野.基于大数据分析的新能源发电数据分析与预测研究[J].电气技术与经济,2024,(07):239-241.[2]李璕.基于大数据与智能算法的新能源项目风险分析[J].集成电路应用,2024,41(02):296-297.[3]陈瑞.新能源发电企业大数据中心提高数据采集质量的方法及其有效性分析[J].云南电力技术,2022,50(06):75-79+92.[4]张扬帆,杨伟新,梁恺.以数据为桥梁为新能源产业赋能增值[J].华北电业,2022,(04):28-30.[5]任东方.多种能源发电协同发展管控模型及大数据分析研究[D].华北电力大学(北京),2020.[6]王毕元,邓星野.基于大数据分析的新能源发电数据分析与预测研究[J].电气技术与经济,2024,(07):239-241.[7]陈志煌.基于大数据分析的煤电与新能源互补优化调度策略研究[J].前卫,2024,(01):0007-0009.[8]李雯,魏斌,韩肖清,等.面向滚动优化调度的光伏发电功率日内超短期预测[J].电力系统及其自动化学报,2020,32(11):43-49.DOI:10.19635/j.cnki.csu-epsa.000439.[9]卢才云,朱文,张海天,等.新能源发电功率预测准确率计算策略优化研究与应用[J].电气应用,2024,43(06):54-59.[10]曹婧,王瑞.智能电网中新能源发电的预测与调度优化研究[J].张江科技评论,2024,(07):108-110.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
