短期预测应能预测次日零时起至未来（）小时的光伏发电站输出功率。

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• 光伏电站发电功率短期预测模型的输入变量至少包括（）。

  A . 水平面光照强度 B . 组件温度 C . 逆变器运行状态 D . 组件倾角

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• 光伏电站短期发电功率预测需要考虑的影响因子大致包括（）。

  A . 天文因子 B . 气象因子 C . 环境因子 D . 设备状态因子

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• 短期风电功率预测应能够设置（）预测的启动时间及次数。

  A . 每小时 B . 每日 C . 每周 D . 每月

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• 光伏发电站必须配有光伏发电功率预测系统，系统应具有（）h短期光伏发电功率预测以及15min～4h超短期光伏发电功率预测功能。

  A . 0～24 B . 0～48 C . 0～72 D . 0～96

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• 新能源发电功率预测和运行监测技术应用方面，开展了基于数值天气预报、卫星云图及地基云图的光伏发电短期和超短期功率预测技术研究，预测精度可以达到（）。

  A . 80% B . 88% C . 90% D . 98%

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• 在进行光伏功率预测之前，应对光伏电站相关的（）信息进行收集。

  A . 区域范围 B . 地表特征 C . 气候特征 D . 整体布局方式

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• 光伏电站发电功率超短期预测建模中对云的处理包括（）。

  A . 云层图像监测 B . 云层运动矢量预测 C . 云辐射衰减 D . 光伏电站云遮蔽比例

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• 光伏功率超短期短期预测的时间分辨率不可能为（）。

  A . 1分钟 B . 5分钟 C . 15分钟 D . 4小时

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• 光伏功率超短期预测的预测时效最长为（）。

  A . 1小时 B . 2小时 C . 3小时 D . 4小时

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• 光伏电站发电功率超短期预测建模中可视为非预报参数的影响因子包括（）。

  A . 云层 B . 水汽 C . 臭氧 D . 二氧化碳

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• 对光伏电站输出功率进行预测有助于光伏电站（）。

  A . 争取上网小时数 B . 争取上网优先权 C . 安排检修时间 D . 增加发电量

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• 光伏发电能力预测的时间尺度包括（）。

  A . 短期预测 B . 超短期预测 C . 中期预测 D . 长期预测

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• 光伏电站发电功率超短期预测建模需要特别注意（）对短波辐射的影响。

  A . 云层 B . 水汽 C . 臭氧 D . 二氧化碳

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• 光伏功率预测按照预测预测时效小于1小时的预测是（）预测。

  A . 长期 B . 中期 C . 短期 D . 超短期

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• 影响光伏发电短期功率预测精度最重要的因素为（）。

  A . 水平面光照强度 B . 组件温度 C . 逆变器运行状态 D . 组件倾角

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• 超短期风电功率预测为风电场未来15分钟到（）小时内的功率预测。

  A . 16 B . 8 C . 4 D . 2

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• 以下不适合大规模并网光伏电站功率预测的方法是（）。

  A . 人工方法 B . 统计方法 C . 物理方法 D . 统计与物理相结合的方法

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• 光伏发电站发电时段（不含出力受控时段）的短期预测月合格率应大于（）。

  A . 0.7 B . 0.8 C . 0.9 D . 0.85

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• 光伏电站短期发电功率预测需要考虑的辐射监测数据包括（）。

  A . 直接辐射 B . 散射辐射 C . 总辐射 D . 全辐射

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• 装机容量（）及以上的光伏电站应配置光伏发电功率预测系统。

  A . 1000kW B . 10000kW C . 1MW D . 10MW

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• 光伏超短期预测应（）执行一次，动态更新预测结果。

  A . 15分钟 B . 30分钟 C . 20分钟 D . 1小时

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• 应用于光伏电站发电功率预测的统计方法可包括（）。

  A . 多元线性回归模型 B . 自适应回归模型 C . 人工神经网络模型 D . 支持向量机模型

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• 电站端光伏功率预测系统的短期光伏功率预测月计划申报畅通率为（）。

  A . 0.85 B . 0.9 C . 0.95 D . 1

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• 依据《光伏功率预测技术规范》，光伏功率超短期预测的预测时效最长为____。

  A．2小时 B．3小时 C．1小时 D．4小时

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