Шкафы сетевого воздействия в крупных солнечных фотоэлектрических станциях работают в сложной и переменной среде. При наличии больших температурных различий и влажных неблагоприятных условий легко возникают сбои в работе шкафов сетевого воздействия, что влияет на безопасное и стабильное подключение солнечной фотоэлектрической энергии к сети. Температура и влажность в шкафах сетевого воздействия обладают явными линейными и нелинейными особенностями изменения. Основываясь на реальных измеренных данных внутренней температуры и влажности в шкафах сетевого воздействия, используя преимущества обработки линейных и нелинейных данных моделями авторегрессии-скользящего среднего (ARIMA) и радиально-базисной функции (RBF), была построена модель прогнозирования температуры и влажности шкафов сетевого воздействия с комбинированным весом ARIMA-RBF. Проведено динамическое прогнозирование температуры и влажности внутри шкафов сетевого воздействия у конкретной фотоэлектрической станции. Результаты прогнозирования показывают: по сравнению с одиночными моделями, модель с комбинированным весом ARIMA-RBF обладает большей точностью прогнозирования и более стабильной. Эта комбинированная модель путем правильной политики взвешивания полностью раскрывает возможности отдельных моделей по обработке различных особенностей данных и может хорошо оценить состояние температуры и влажности внутри шкафов сетевого воздействия, может служить в качестве рекомендации при построении более универсальных моделей прогнозирования, а также способствует снижению сбоев, связанных с эксплуатацией шкафов сетевого воздействия в условиях длительной высокой температуры и влажности.

Солнечная энергия; Шкаф сетевого воздействия; Влажность и температура; Нелинейное взаимодействие; Модель прогнозирования с комбинированным весом