El creciente uso de la energía solar como fuente de electricidad ha suscitado un interés cada vez mayor en la previsión de su producción energética en horizontes temporales cortos. Las previsiones a corto plazo son necesarias para la planificación operativa, la conmutación de fuentes, la programación de respaldo, el uso de reservas y la adaptación a los picos de carga. Sin embargo, la producción de un sistema fotovoltaico está influida por la irradiación, la nubosidad y otras condiciones meteorológicas. Estos factores dificultan la previsión de la producción fotovoltaica a corto plazo. En este trabajo, se ha utilizado una base de datos experimental de producción de energía solar, irradiación solar, aire y datos de temperatura del módulo. Incluye datos del Green Energy Office Building de Malasia, la central térmica de Taichung de Taipower y la Universidad Nacional de Penghu. A partir de la potencia fotovoltaica histórica y los datos meteorológicos proporcionados en el experimento, se analizan todos los factores que influyen en la energía generada por la energía fotovoltaica. Además, se desarrollaron y utilizaron cinco tipos de módulos de previsión para predecir la producción fotovoltaica con una hora de antelación. Entre ellos se incluyen los modelos ARIMA, SVM, ANN, ANFIS y la combinación mediante el algoritmo GA. Los resultados de la predicción muestran la alta precisión y eficiencia de este modelo combinado. Por lo tanto, el modelo propuesto es adecuado para garantizar el funcionamiento estable de un sistema de generación fotovoltaica.
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