数字技术与应用杂志社

摘要：<正>在全球能源结构快速向清洁化转变的背景下，风电、光伏等新能源装机规模持续增加。截至2024年，风电和光电总装机量超过煤电，成为能源体系的重要支柱，这符合“双碳”目标的战略要求。但新能源发电固有的波动性和间歇性，与电网的刚性调节能力之间的矛盾越来越明显，导致弃能率居高不下。在这种情况下，大数据与人工智能技术的融合，成为解决消纳问题的关键。通过实时采集气象数据、设备运行状态和电网负荷信息等多种数据，构建高精度预测模型，以提高新能源发电功率的短期和超短期预测准确性。

专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑

专题： 电力工业;计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： TP311.13;TP18;TM73