摘要
大規模太陽光発電所の中にある接続箱は、非常に複雑かつ多様な作業環境をもち、大きな温度差や湿気などの厳しい環境に直面すると、接続箱の運転故障が起こりやすく、太陽光発電の安全な送電接続に影響を与える。接続箱の温湿度には明確な線形および非線形変動特性があり、接続箱内の温湿度実測データに基づき、自己回帰移動平均（ARIMA）モデルや径向基関数（RBF）モデルを使用して線形および非線形データ処理能力の優位性を利用し、ARIMA-RBF重み組み合わせ温湿度予測モデルを構築し、特定の太陽光発電所の実際の接続箱内の温湿度を動的に予測する。予測結果は、単一モデルと比較して、ARIMA-RBF重み組み合わせモデルの予測精度が高く、安定性もより良いことを示している。この組み合わせモデルは、適切な重み付け方針によって、単一モデルがデータの異なる特性を処理する能力を最大限に活用し、接続箱内の温湿度状態をよりよく評価し、より普遍的な予測モデルの構築を支援し、長期にわたる高温多湿な環境下での接続箱の運転による故障を減らすのに役立つ。
关键词
太陽光発電; 接続箱; 温湿度; 非線形的な結合; 重み組み合わせ予測モデル