一、研究背景与意义
- 光伏发展现状：
- 全球光伏装机容量年均增速超30%（2005-2014），中国装机量居世界第二。
- 大规模光伏并网对电网稳定性带来挑战（间歇性、波动性），功率预测是保障电网安全的关键技术。
- 技术需求：
- 国内研究起步较晚，亟需梳理技术脉络与关键问题。
- 高精度预测可优化调度、降低弃光率，提升电网消纳能力。
二、光伏功率预测技术原理
- 关键影响因素：
- 环境因素：气象（云量、温度、湿度）、地理（经纬度、海拔）、气候（季节周期）。
- 设备因素：光伏组件效率、电气设备损耗、电站设计参数。
- 光伏功率特性：
- 昼夜/季节周期性、多因素耦合性、强波动性（分钟级变化）、数据样本有限。
- 预测方法分类：
- 按过程：直接法（历史数据建模）、间接法（先预测辐照度再转换功率）。
- 按模型：物理方法（基于辐射方程）、统计方法（数据驱动）。
- 按时间尺度：超短期（0-6h）、短期（6h-1d）、中长期（月-年）。
- 按空间范围：单场预测（单个电站）、区域预测（多电站聚合，误差更低）。
- 典型预测模式：
- 基于气象/辐照数据、历史发电数据、多源数据融合、持续/晴空基准模型。
- 评价指标：
- RMSE（方均根误差）、MAE（平均绝对误差）、相关系数、技术得分（对比基准模型）。
三、核心预测算法
- 超短期预测（0-6h）：
- 基于云图：卫星/地基云图分析云层运动，适用于分钟级预测（误差5%-20%）。
- 数据驱动：时间序列（ARMA）、神经网络（RNN、LSTM）、支持向量机（SVM）、卡尔曼滤波。
- 基础模型：持续预测法（假设气象条件不变）、晴空模型（无云假设）。
- 短期预测（6h-1d）：
- 基于数值天气预报（NWP）：GFS、ECMWF等全球模型，需后处理修正（如MOS方法）。
- 混合算法：神经网络+小波分解、分类回归（相似日筛选）、随机森林、概率预测。
四、预测精度提升策略
- 数据预处理：
- 坏数据剔除（物理规则校验）、缺失数据重构（插值、空间相关性填补）、归一化/去趋势化。
- 样本分类与特征优化：
- 天气分类：晴天/多云/雨天划分，或基于辐照度方差、晴空指数等特征聚类。
- 输入优选：主成分分析（PCA）、灵敏度分析筛选关键变量（如云量、气溶胶厚度）。
- 模型融合：
- 物理模型与统计模型结合（如云图+NWP+神经网络）。
- 多算法集成（如ARMA-ANN、小波-SVM），频段分解预测。
五、挑战与未来方向
- 国内技术瓶颈：
- NWP精度不足、数据质量差（限电导致异常数据）、光资源时空特性研究不深。
- 研究方向建议：
- 强化数据质量控制与空间相关性分析。
- 开发适应多云/突变天气的精细化预测模型。
- 探索概率预测、迁移学习等新方法。
- 结合储能与调度系统，实现预测-控制闭环应用。
六、结论
光伏功率预测是支撑高比例新能源电网运行的核心技术，需融合气象学、数据科学与电力系统分析，未来研究应聚焦数据驱动与物理机理的结合，提升复杂天气下的预测鲁棒性。
注：文中提及的算法（如WRF、SVM）及评价指标（如RMSE）需结合具体应用场景选择优化。