- CalibSun | 科学出版物
科学 出版物
CalibSun 是 Solais 的衍生公司，Solais 是一家在光伏领域拥有超过 18 年专业经验的太阳能工程咨询公司，这使我们积累了关于光伏项目融资、开发和运营的宝贵实践经验。
- 预测
- 2025
关于选择最优气象变量作为机器学习模型输入以进行太阳辐射预测的研究
数值天气预报模型输出的变量至关重要，且被广泛用作机器学习模型的输入，以预测地面可获得的辐照度。鉴于数据量庞大，必须制定有效的优化策略，以识别最相关的特征并剔除影响有限的特征，从而减少计算资源的消耗。
筛选
- 概率性
- 2021
一种基于卫星云运动向量的概率性太阳辐射预测新方法
本文介绍了一种结合物理和统计技术的方法。该方法利用晴空指数数据以及来自卫星数据流的云运动向量（CMV）（传统上仅用于确定性模型），以生成精确的概率预测。 经地面实测的水平面总辐照度（GHI）数据验证，该模型相比标准基准将连续分级概率评分（CRPS）降低了37%至62%。
- 概率性
- 2020
一种覆盖多个时间尺度的无缝概率光伏发电量预测新方法
本研究对“类比集合”（Analog Ensemble，AnEn）模型进行了调整，以生成覆盖多个时间维度的连续、透明的概率预测。该算法可从一天中的任意时间点开始运行，并针对每个时间维度自适应地选择最相关的输入数据，因此非常适合连续的日内交易。
- 概率性
- 2020
基于天空状态变异类之间转换概率的、针对太阳变异性的简单而稳健的概率分析
太阳能波动是孤网或混合（光伏/柴油）电站电网不稳定性的关键驱动因素。本研究通过分析不同天空状态之间的数学转移概率，对局部太阳能波动进行了建模，从而帮助开发商评估新建混合发电设施的可行性和可预测性。
- BESS
- 2019
通过随机控制和安装项目的聚合确定光伏/电池系统的容量
本研究展示了如何在保持相同输出质量的同时，降低市场集成型太阳能电站所需的物理电池储能系统（BESS）容量。这是通过采用随机控制算法和虚拟组合聚合技术来实现的。
- BESS
- 2020
并入电力市场的光伏-储能系统联合运行策略
在先前研究的基础上，本文详细阐述了电力市场中光伏/电池储能系统（PV/BESS）的控制策略。文中提出了一种模型预测控制（MPC）模型，该模型可在日前市场和实时调度阶段同时追踪电池退化成本，从而防止电池过早磨损。
- BESS
- 2018
融入电力市场的光伏/储能系统联合运行策略
本文评估了随机优化和预测模型，旨在将与太阳能资产相结合的储能系统安全地并入商业电网，同时兼顾系统使用寿命和收益创造。
- 太阳能资源评估
- 2021
西欧水平面总辐照量站点适应性核密度映射方法的收敛性与鲁棒性特征分析
聚焦于利用现场辐射表实测数据校正历史卫星数据库（Solargis、HelioClim-3、CAMS Radiation）。通过核密度映射（KDM）算法，在所研究的西欧站点上，卫星数据库的系统性偏差由 ±3% 降至 0.5%，从而提升融资测算的准确性。
- 太阳能资源评估
- 2013
针对HelioClim-3提供的水平面总辐照量估计值校准创新方法的测量活动特征分析
本研究评估了多个站点间的校准性能差异，并提出了一种基于短期现场地面观测活动来调整数据库估算值的系统化方法。
我们的作者
CalibSun 由 Nicolas Thévenin 和 Sébastien Pitaval 于 2023 年创立，二人也是 Solaïs 的创始人。Solaïs 是一家在光伏领域拥有超过 18 年专业经验的公司，同时也是全球眩光研究领域的领导者。
- CalibSun 的资源
我们的资源
太阳能与数据领域的专业知识
深入了解我们在光伏、太阳能资源和数据科学方面的专业知识，以及这些知识如何提升我们的服务质量。
