浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室、上海汽车集团股份有限公司技术中心的研究人员钱振、蔡世波等，在2015年第5期《机电工程》杂志上撰文，针对太阳能光伏发电输出功率不稳定的问题，分析了国内外光伏发电功率预测方法的研究现状，总结并提出了今后研究的建议方向，介绍了太阳辐射、晴空指数、日照时数、云、温度、风速和面板积尘等影响光伏发电的各种因素，着重综述了2008年以来光伏发电功率预测尤其是短期预测的研究概况，对光伏功率预测的时间尺度和精度这两个重要指标进行了讨论，分析了数据基础、影响因素、精度指标、时间响应和评价标准等光伏发电预测中需要重点关注的技术难点。
研究结果表明，近年来的研究工作主要集中在短期预测，到目前为止对于各种预测方法尚没有被公认的评价标准，难以对各种预测算法进行评估比较。最后结合综述分析，提出了今后光伏发电功率预测研究工作的建议方向。
结论
全球性的能源形式日趋严峻，太阳能光伏发电将成为最有前景的可再生能源之一。在过去几十年里，光伏发电系统已经在世界各地得以推广应用。在光伏发电系统应用中，输出功率预测是关键技术之一。
本研究对2008年以来有关光伏发电输出功率预测的研究工作进行综述分析，总结如下：
（1）大多数的研究工作都针对短期功率预测（时间尺度24h），研究对象、预测方法及结果差异较大；
（2）太阳辐射、环境温度和电池温度是光伏发电短期预测中最重要的因素，而云特别是高层云是超短期预测必须考虑的首要因素；
（3）数据是光伏发电预测的必备基础；
（4）响应时间是光伏发电短期/超短期功率预测的一个重要指标；
（5）到目前为止，还没有被普遍认可的标准用于评估各种预测方法。
从信息流的角度来看，光伏发电功率预测就是采用某种学习计算方法对历史数据信息和实时数据信息进行加工处理，然后给出新的信息：预测结果数据。即光伏发电功率预测主要分为3个部分：输入信息、输出信息和信息处理方法。
由以上分析可知，目前绝大多数的研究工作都集中在信息处理方法上，即尝试采用各种算法或综合算法进行功率预测；而对于输入信息本身的研究、对输出结果的可用性和多方位综合评价与分析，缺少系统性的研究与探讨。
结合综述分析，笔者对今后光伏发电功率预测研究提出如下建议：
（1）应加强数据的完整性和有效性设计。注重数据采集、处理和存储积累各环节的设计，从数据来源、数据类型、数据精度、数据密度、时间分布、数据关联性等方面保证数据的完整性和有效性，保证预测的准确性和可重复性；
（2）应研究制定一种统一的光伏发电功率预测评估评价标准。针对光伏发电功率预测的实际需求，以常用的预测目标参数为考察指标，制定综合的评估评价标准体系；
（3）应研究开发适用于具体实际光伏系统的功率预测方法。由于实际光伏系统及其所处地理环境千差万别，普遍适用的功率预测方法是不存在的。以工程应用为出发点和最终目标，以具体系统的特点、历史数据和环境特征为基础，研究适用于具体系统的功率预测方法，使之具有同时具有研究的意义和工程应用价值。
