基于深度学习的光伏功率预测方法研究综述

张沛; 曹泽凯; 付学谦; 吴艳娟; 徐晓宁; 周雪松

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.12.08

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基于深度学习的光伏功率预测方法研究综述

更新时间：2026-01-07

- 基于深度学习的光伏功率预测方法研究综述
- Vol. 23, Issue 12, Pages: 78-88(2025)
- 作者机构：
  
  1. 智能配用电装备与系统全国重点实验室(天津大学电气自动化与信息工程学院)
  2. 北京交通大学电气工程学院电气工程系
  3. 中国农业大学信息与电气工程学院
  4. 天津理工大学电气工程与自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.12.08
  CLC： TM615
- Published：2025
- 稿件说明：
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张沛, 曹泽凯, 付学谦, et al. 基于深度学习的光伏功率预测方法研究综述[J]. 2025, 23(12): 78-88.
DOI：

张沛, 曹泽凯, 付学谦, et al. 基于深度学习的光伏功率预测方法研究综述[J]. 2025, 23(12): 78-88. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.12.08.

摘要

随着光伏装机容量不断增加，光伏入网渗透率提升会威胁电网安全，准确预测光伏功率至关重要。文章对目前较精确的基于深度学习光伏发电功率预测方法进行了综合评述。首先，简要阐述光伏发电功率预测的发展历程，分别从时间和空间角度总结光伏发电功率预测类型，回顾传统机器学习预测技术的贡献与不足；然后，系统性地梳理不同深度学习光伏发电功率预测技术方法，客观地评述各预测技术类型的特征和适用范围，总结组合模型预测技术的发展和特点。最后，指出在新型电力系统发展形势下，光伏发电功率预测技术所面临的新机遇和新挑战，为未来的发展提出研究方向。

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