光伏发电作为一种清洁可再生能源，近年来在全球范围内得到迅速发展。
然而，光伏出力具有波动性和间断性的特点，accurate的功率预测对于保障电力系统安全稳定运行、提高光伏能源利用效率至关重要。
本文首先介绍了光伏发电功率预测的相关概念，阐述了其重要意义和面临的挑战；然后，对现有光伏功率预测模型进行了分类和综述，详细介绍了各种模型的原理、优缺点以及适用范围，并重点分析了近年来兴起的深度学习模型在光伏功率预测中的应用；接着，对光伏功率预测模型的分析方法进行了归纳和总结，比较了不同评估指标的适用性和局限性；最后，对光伏发电功率预测未来的研究方向进行了展望。
关键词：光伏发电；功率预测；深度学习；模型分析；预测方法
光伏发电是指利用光伏效应将太阳能直接转换为电能的发电方式。
光伏发电功率预测是指根据气象数据、历史发电数据等信息，利用特定的数学模型或算法，对未来一段时间内的光伏发电功率进行估计。
光伏发电功率预测的意义主要体现在以下几个方面：
1.提高电力系统运行的可靠性和稳定性：accurate的光伏功率预测可以为电网调度提供依据，优化电力系统调度策略，减少因光伏出力波动带来的安全隐患，保障电力系统安全稳定运行。
2.提高光伏能源的利用效率：光伏功率预测可以为光伏电站的运行维护提供指导，优化发电调度策略，提高光伏发电的经济效益，促进光伏能源的消纳。
3.促进能源互联网的建设和发展：光伏功率预测是实现能源互联网智能化、高效化运行的关键技术之一，可以为能源互联网的规划、建设和运行提供数据支持。
然而，光伏发电功率预测也面临着一些挑战，例如：
气象因素的影响：光伏发电功率受光照强度、温度、云层遮挡等多种气象因素影响，而气象预报本身存在一定的不确定性，这给光伏功率预测带来了很大的挑战。
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