光伏功率预测是通过分析历史数据和环境因素，提前预估光伏电站的发电量，对于电网调度、能源管理、电力交易等具有重要意义。
1. 预测方法分类
（1）传统方法
- 物理模型法
基于太阳辐射、组件效率、温度、倾角等物理参数建模，结合气象预报数据推算发电功率。
优点：对数据依赖低，适合新建电站；缺点：忽略设备衰减、遮挡等动态因素。 - 统计模型法
利用历史数据构建时间序列模型（如ARIMA、灰色预测），适用于短期平稳数据。
局限：难以处理非线性、多变量耦合的复杂场景。
2）机器学习方法
- 经典模型：SVM、随机森林（RF）等处理数值型特征，适合中小规模数据集。
- 特征工程：需人工提取天气类型、云层变化、季节周期等特征。
3）深度学习方法
- 时序模型：LSTM、GRU捕捉长短期依赖，Transformer通过自注意力机制处理全局时序。
- 空间-时序联合建模：
- CNN-LSTM：用CNN提取气象卫星云图的空间特征，LSTM处理时间序列。
- Graph Neural Networks（GNN）：建模电站内部组件的空间关联（如组串级联影响）。
- 多模态融合：结合数值数据（温度、辐照度）、图像数据（卫星云图、红外监测）、文本数据（天气报告）进行联合训练。
2. 关键影响因素
- 气象因素：辐照度（直接决定发电量）、温度（高温降低组件效率）、云层（短时波动影响显著）、积雪/灰尘遮挡。
- 设备状态：组件衰减、逆变器效率、故障率（如热斑效应）。
- 时空特性：季节、昼夜周期，地理位置（纬度、海拔影响太阳高度角）。
3. 技术挑战
- 天气突变：如短时强对流天气导致辐照度骤降，需高频预测（分钟级更新）。
- 数据质量：传感器噪声、缺失值（如夜间无发电数据），需鲁棒性预处理（如GAN补全缺失值）。
- 模型泛化：不同气候区（干旱vs.多雨）、电站规模（分布式vs.集中式）需定制化模型。
4. 评价指标
- MAE（平均绝对误差）：直观反映误差大小，单位与功率一致（kW/MW）。
- RMSE（均方根误差）：对大误差更敏感，惩罚预测偏差大的情况。
- R²（决定系数）：衡量模型对数据波动的解释能力，接近1表示拟合优度高。
- 预测区间覆盖率：在概率预测中，评估置信区间包含实际值的比例（如95%置信度）。
5. 应用场景
- 电网侧：
- 日内滚动预测（2-4小时更新）：辅助调频调峰，减少备用容量成本。
- 参与电力市场：通过预测次日发电量申报交易计划，规避偏差考核罚款。
- 电站侧：
- 故障预警：实际功率持续低于预测值可能提示组件故障。
- 清洗/维护优化：根据灰尘积累模型预测效率损失，制定经济清洗计划。
6. 前沿技术
- 数字孪生：构建电站虚拟镜像，实时模拟不同工况下的发电性能。
- 联邦学习：在分布式电站间共享模型参数而非数据，解决隐私与数据孤岛问题。
- 边缘计算：在逆变器端部署轻量化模型，实现本地实时预测（如应对云影快速移动）。
示例流程
- 数据采集：辐照度（光伏板级/卫星遥感）、温度、组件电流电压、气象预报。
- 预处理：异常值过滤（3σ原则）、归一化、生成时序特征（滑动平均、滞后项）。
- 模型训练：使用Attention-LSTM处理时序，加入天气预警信号作为外部变量。
- 在线部署：模型轻量化（TensorRT加速），集成到SCADA系统，每15分钟输出预测。
光伏功率预测的精度直接影响可再生能源消纳效率，随着“双碳”目标推进，高精度预测将成为智能电网的核心技术之一。