《表2 共线性诊断：基于主成分回归分析的气象因子对光伏发电量的影响》

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《基于主成分回归分析的气象因子对光伏发电量的影响》

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注：t—回归参数的显著性检验；Sig.—统计显著性（表5、表6同）。

在双侧检验条件下，各变量之间的相关关系如表1所示，日发电量（y）和日辐射量（x1）具有很强的正相关关系，和环境温度（x2），太阳电池板温度（x3）存在较强的相关关系，与风速（x4），风向（x5）负相关关系较弱。并且，日辐射量和环境温度，电池板温度和日辐射量以及电池板温度和环境温度存在0.01水平显著正相关，这表明自变量之间的相关性强，建立回归模型时会出现严重的共线性问题，因此进行共线性诊断，结果如表2。表2显示，环境温度和电池板温度的TOL分别位0.16和0.12，VIF值为6.46和8.06，在建立回归方程时会导致一定程度上的信息重叠，降低模型的精度，因此有必要进行主成分分析。