- CalibSun | 科学发表
科学 出版物
CalibSun 是 Solaïs 的子公司。Solaïs 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，让我们得以积累光伏项目融资、开发和运营方面的宝贵实践经验。
- 光伏功率预测
- 2025
《太阳辐照度预测中机器学习模型输入气象变量的最优选择》
数值天气预报模型输出的变量至关重要，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。面对如此庞大的数据量，必须制定有效的优化策略，识别最相关的特征并剔除影响有限的特征，从而降低计算资源消耗。
筛选条件
- 光伏功率预测
- 2022
《基于光伏组件积灰监测与建模的清洗作业规划》
灰尘和积灰会降低沙漠型或工业型光伏电站的发电量。本文作者提出了一种方法，用于校准多个站点 DustIQ 光学传感器的测量结果，并引入一套决策算法，利用天气预报在最具成本效益的时间点安排组件清洗。
- 光伏功率预测
- 2022
《探索无储能离网混合能源系统实用经济性能评估的新方法：集成光伏预测》
对于偏远离网系统（如矿区），配置储能系统会增加资本成本。本文提出一套电力管理系统，利用高精度短期光伏预测，在无储能条件下运行光伏/柴油混合发电系统，并引入基于运营成本的评估指标，替代均方根误差或平均绝对误差等传统指标。
- 概率性
- 2021
《一种基于卫星云运动矢量的概率太阳辐照度预测新方法》
本文介绍了一种融合物理与统计技术的方法，利用晴空指数数据以及来自卫星数据流的云运动矢量（传统上仅用于确定性模型），生成精确的概率预测。经地面实测水平面总辐照度数据验证，该模型相比标准基准将连续分级概率评分降低了 37% 至 62%。
- 太阳能资源评估
- 2021
《西欧水平面总辐照度场址适配核密度映射方法的收敛性与鲁棒性表征》
聚焦于利用现场总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。
- 概率性
- 2020
《覆盖多个预测时域的无缝概率光伏功率预测新方法》
本研究对“类比集合”模型进行了调整，以生成覆盖多个预测时域的连续、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，并针对每个预测时域自适应地选择最相关的输入数据，因此非常适合日内连续交易
- 储能系统
- 2020
《集成到电力市场中的光伏-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/储能系统的控制策略，提出一种模型预测控制模型，可在日前市场和实时调度阶段同时跟踪电池退化成本，从而防止电池过早磨损。
- 概率性
- 2020
《面向太阳变率的简单稳健概率分析：基于天空状态变率类别间的转移概率》
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。
- 光伏功率预测
- 2019
《一种基于价值的能源预测与数据驱动决策综合方法：在可再生能源交易中的应用》
本文没有采用两步法（先进行预测，再优化调度），而是将预测和决策步骤整合到一个函数中。整个预测引擎经过优化，旨在最大化市场收入。
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。
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光伏与数据领域的专业实力
深入了解我们在光伏、太阳能资源和数据科学方面的专业积淀，以及这些积淀如何提升我们的服务质量。
