Les armoires de réseau dans les grandes centrales photovoltaïques travaillent dans un environnement complexe et changeant. Face à des conditions climatiques défavorables telles que de grandes variations de température et l'humidité, les armoires de réseau sont facilement sujettes à des défaillances, affectant ainsi une connexion sécurisée et stable au réseau des centrales photovoltaïques. La température et l'humidité dans les armoires de réseau présentent des caractéristiques de variation linéaire et non linéaire évidentes. Basé sur des données de mesure réelles de la température et de l'humidité internes des armoires de réseau, en utilisant les avantages des modèles ARIMA et RBF dans le traitement des données linéaires et non linéaires, un modèle de prévision combinant ARIMA-RBF a été construit pour prédire dynamiquement la température et l'humidité internes des armoires de réseau pour certaines centrales photovoltaïques. Les résultats de la prévision montrent que, par rapport aux modèles uniques, le modèle combinant ARIMA-RBF présente une plus grande précision de prévision et une meilleure stabilité. Ce modèle combiné, par une stratégie de pondération appropriée, exploite pleinement les capacités des modèles uniques à traiter différentes caractéristiques des données, peut évaluer de manière adéquate l'état de la température et de l'humidité internes des armoires de réseau, peut servir de référence pour établir des modèles de prévision plus universels, et peut contribuer à réduire les pannes liées au fonctionnement des armoires de réseau dans des conditions de température et d'humidité élevées sur une longue période.

Énergie solaire photovoltaïque; Armoire de réseau; Humidité et température; Couplage non linéaire; Modèle de prévision combiné à un poids