光伏组件输出功率预测ARIMA模型算法

1.采集光伏组件输出电压U和输出电流I时间序列，按P=I×U计算输出功率，生成时间序列Pt（序列间隔≤12h，样本量≥1年共≥730个数据点）；2.ADF检验序列平稳性，不平稳时逐阶差分直至平稳，记录差分阶数d；3.计算ACF和PACF，依据定阶准则确定自回归阶数p和移动平均阶数q，构建ARIMA（p,q,d）模型；4.DW检验模型残差，DW值接近2则残差无一阶相关性，通过验证；5.按80%训练集/20%测试集划分，要求测试集最大预测误差≤0.2%；6.设定光伏组件经济效益失效阈值Pf（发电收益低于运维支出时的功率值）；7.将输出功率序列导入优化ARIMA模型进行趋势预测，计算预测功率序列Pt+m；8.当Pt+m≥Pf时，通过预测光伏组件输出功率来评估光伏电站经济效益的时间周期为Tp=m，完成电站经济效益评估。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集基于光伏组件输出电压和电流的时间序列，通过计算输出功率并应用ARIMA模型进行趋势预测，实现对光伏电站经济效益的评估。其核心流程包括序列平稳性检验与差分、模型定阶与构建、残差验证及预测误差控制，最终通过比较预测功率与失效阈值来确定经济效益周期。该数据适用于新能源领域中光伏组件功率中长期趋势预测、电站寿命评估及运维策略制定等场景。