在地球資源日益枯竭、生態環境持續惡化的今天，獲取新型能源已經變得十分迫切。太陽能作為一種自然資源，以其豐富的儲量且清潔無污染的特性顯示出了其獨特的優勢。但太陽能的發電量受太陽輻射、溫度、天氣等因素影響，其中天氣是最不可控的因素，天陰或者云層較厚時，太陽能并網發電就會變得具有不可預測性，這正是太陽能利用方面的一個重要障礙。

　　云量對太陽不同時間點的輻照度準確預測造成了不小的困擾。當云層掠過上空時，光伏設備系統產生的太陽能會產生波動。世界各地的太陽能生產商希望根據電力供應的多寡來調整電力使用量。想要做到這一點，可能就需要詳細了解陽光輻射量的變化情況。因此，預測太陽輻照度［到達給定表面的太陽輻射量，以瓦特每平方米（W/m2）計量］可能是更好地管控太陽能發電的策略。

　　人們希望太陽能能夠像風能一樣具有可預測性，早在2010年就有美國國家大氣研究中心（NCAR）的科學家提出希望預測云蓋的生成，以及云蓋對太陽能利用的影響。盡管近幾年來，前預測變得更加準確，但仍缺乏統一的驗證程序，評估比較一種預測與另一種預測的是很困難的。

　　而近日，美國“優?？啤本W站6月28日消息稱，瑞典烏普薩拉大學的科學家開發出一種預測太陽輻照度變化的數學模型，將有助于促進更有效地利用太陽能發電。在各種數據模型的測試中，該模型被證明該模型能夠做出高度可靠的預測，并且在某些方面表現出顯著的優勢。相關研究該結果現也已發表在《太陽能》雜志上。

　　“馬爾可夫鏈混合”（MCM）模型能夠依據特定的太陽輻射水平預測下一分鐘，幾小時或一天會發生什么。這個模型設計簡單，易于訓練和使用，關鍵是能夠提供準確的太陽輻照度預測結果。這個根據模型能夠對各種過程和模式進行識別和概率預測。MCM分布模型將太陽輻照度劃分為多個級別，并可以計算出此后時間段中出現各種日照強度的概率。在此基礎上，科學家就有可能預測出何時以及哪些照度水平的陽光會傾向于產生變化，進而將預測結果與實際觀測結果進行對比，以檢驗前者與實際情況的吻合程度。

　　之前，研究人員對這個模型進行了測試，在其中一項研究中，他們對該模型和5個已建立的基準模型（專門用于比較和評價新模型的相對性能）進行了測試，新MCM模型的預測結果最為可靠，且近未來預測準確性尤為突出。烏普薩拉大學的研究人員希望與其他科學家和公司合作，運用其他方式對此模型進行進一步的測試，比如電池儲能系統。基于對當地太陽能發電條件的預測結果，通過調整電量來提高存儲系統的效益。

　　業內人士表示，精準的太陽能預測可以使電站與電網營運商間進行更有效的能源組合，根據當前的市場行情進行決策優化，使光伏電站的收益最大化，為能源交易提供可靠的預測。