Unter dem Einfluss von Faktoren wie Sonnenstrahlungsintensität, geographischer Breite und Klima weist das Leistungsniveau von Photovoltaikanlagen starke Schwankungen auf, während bestehende Prognosemodelle für die Photovoltaikleistung ungenau sind. Dieser Artikel schlägt eine Photovoltaikleistungsprognose auf der Grundlage des Kriging-Modells vor. Zunächst wird ein Modell für die Bodenstrahlungsintensität erstellt und die Beziehung zwischen Strahlungsintensität und Photovoltaikstrom analysiert. Anschließend wird die Kriging-Interpolationsmethode und die Einschränkungsbedingungen ermittelt, und auf Basis der ursprünglichen Stichproben werden die Gewichtskoeffizienten berechnet. Schließlich wird das Prognosemodell zur Prognose der zukünftigen Stromerzeugung für die nächsten Tage verwendet. Die Experimente zeigen, dass das Kriging-Modell im Vergleich zu den Prognosemodellen des BP-Neuronalen Netzwerks, der Markow-Ketten und der Grauen Theorie eine stärkere Anpassungsfähigkeit, höhere Genauigkeit und geringere Fehler aufweist.

Photovoltaikstrom; Kriging-Modell; Strahlungsintensität; Stromerzeugung; Prognose; Anpassungsfähigkeit; Genauigkeit; Fehler