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第44卷第11期电力自动化设备Vol.44No.11
2024年11月ElectricPowerAutomationEquipmentNov.2024
基于电量-功率的多模态映射的长预见期
光伏集群功率预测
112
杨茂，孟庆虎，王勃
（1.东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室，吉林吉林132012；
2.中国电力科学研究院有限公司新能源与储能运行控制国家重点实验室，北京100192）
摘要：现有光伏功率预测方法的时间尺度大多短于7d，长预见期时间尺度下建立的时序预测模型的拟合能
力难以满足需求。提出一种基于电量-功率多模态映射的长预见期（8~15d）光伏集群功率预测方法。对天气
进行分型并提取粗粒度下的光伏出力特性，在此基础上对细粒度电量进行预测；基于出力特性构建约束，将
预测电量还原为功率，实现长预见期下光伏功率的有效预测。将所提方法应用于甘肃某光伏集群，预测精度
提升了6.58个百分点，在实现长预见期预测的同时，提高了可靠性。
关键词：长预见期光伏集群功率预测；电量预测；天气特征预测；日净空功率曲线；电量重构
中图分类号：TM615文献标志码：ADOI：10.16081/j.epae.202408011
0引言正的光伏短期功率预测方法，减小了原始预报数据
精度下降对预测的负面影响。文献［12］提出一种基
我国光伏电站装机容量呈现逐年大幅增长的趋
于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测方法，减
势，截至2023年，光伏行业总产值超过1.75万亿元，
2023年新增装机容量达到216.88GW［1］。随着光伏少了云量等因素对光伏功率超短期预测的干扰。文
献［13］提出一种基于气象资源插值与迁移学习的广
大规模接入电网，电力系统的安全稳定运行面临巨
域分布式光伏功率预测方法，该方法能够准确地学
大挑战，突破长预见期的预测更有助于电力系统制
［2］习场站之间的关联特性。上述文献以NWP数据为
定合理的发电计划。目前，国内外对于光伏功率
输入建立时序预测模型，获得了较好的预测效果。
预测领域的研究大多集中在超短期预测和短期预测
［3］然而，在长预见期时间尺度下，传统的超短期和
时间尺度，对于8~15d时间尺度下的研究尚处于
短期预测方法难以保持原有的优势。文献［14］提出
空白。对于光伏装机容量大的地区，光伏的长预见
期预测能帮助调度人员更加有序地安排发电计在短期预测中运用辐照度的各种波动特性指标聚类
［4］划分天气，但长预见期NWP无法如同超短期和短期
划。从光伏电站运行维护人员的角度，准确的预
测有助于他们选择在出力较小和波动较大的时间对NWP精准地跟踪每个时点的变化，在长预见期预测
光伏电站的光伏板和逆变器进行检修，从而减小调时，不能完全沿用传统依赖于历史时序功率数据和
［5⁃7］时序NW
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