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基于时空相关性的风光储系统功率预测方法1

基于时空相关性的风光储系统功率预测方法

摘要

随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高，风光储系统的功率预测精度对电

网安全稳定运行和能源优化配置具有重要意义。本报告提出了一种基于时空相关性的

风光储系统功率预测方法，通过融合多源异构数据，构建了考虑时空特性的预测模型。

研究表明，该方法能够有效提高预测精度，在短期（14小时）和超短期（15分钟1小

时）预测场景下，均方根误差（RMSE）分别降低至8.5%和5.2%，相比传统方法提升

约1520%。本报告详细阐述了该方法的理论基础、技术路线、实施方案及预期成果，为

风光储系统的智能化运行提供了系统性解决方案。

1.引言与背景

1.1可再生能源发展现状

近年来，全球能源结构正在经历深刻变革。根据国际能源署（IEA）发布的《可再生

能源市场报告2023》，2022年全球可再生能源装机容量达到3372GW，同比增长9.6%，

其中风电和光伏装机占比超过80%。我国作为全球可再生能源发展的引领者，截至2023

年底，风电和光伏装机容量分别达到4.3亿千瓦和6.5亿千瓦，占全国总装机容量的

38.7%。国家能源局《“十四五”可再生能源发展规划》明确提出，到2025年可再生能源

消费总量达到10亿吨标准煤左右，可再生能源在一次能源消费增量中占比超过50%。

1.2功率预测的重要性

风光资源的间歇性和波动性给电力系统带来了巨大挑战。研究表明，当风电渗透率

超过20%时，系统备用容量需求将增加40%以上。精确的功率预测可以显著降低这种

影响。据中国电力企业联合会统计，提高预测精度10%可减少约5%的弃风弃光率，每

年可增加清洁能源消纳量超过50亿千瓦时。此外，准确的功率预测还能优化储能系统

调度策略，提高综合能源利用效率。

1.3现有预测方法的局限性

当前主流的功率预测方法主要分为物理方法、统计方法和机器学习方法三大类。物

理方法依赖数值天气预报（NWP），但空间分辨率有限；统计方法如ARIMA模型难以

捕捉非线性特征；机器学习方法如LSTM、CNN等虽然表现优异，但往往忽略了时空

相关性这一关键因素。实际运行数据显示，现有方法在复杂天气条件下的预测误差仍高

达1525%，难以满足高比例可再生能源电力系统的运行需求。

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1.4研究意义与创新点

本研究的核心创新在于系统性地构建了基于时空相关性的预测框架，通过多维度

特征提取和时空融合机制，显著提升了预测精度。该方法不仅考虑了单站点的历史功率

序列，还融入了周边气象站点的空间关联性，以及不同时间尺度的动态特性。研究成果

可为电网调度部门提供更可靠的决策依据，助力构建新型电力系统，推动能源结构低碳

转型。

2.研究概述

2.1研究目标

本研究旨在开发一套高精度、强鲁棒性的风光储系统功率预测方法，具体目标包

括：1）构建多源异构数据融合体系，整合气象、地理、历史功率等数据；2）建立时空

相关性分析模型，量化不同因素对功率预测的影响程度；3）开发混合预测算法，结合

物理模型和数据驱动方法的优势；4）实现预测精度在短期预测场景下RMSE8%，超短

期预测场景下RMSE5%；5）形成可工程化应用的预测系统解决方案。

2.2研究范围

研究范围涵盖以下五个方面：1）数据层：包括数值天气预报、卫星遥感数据、地

面观测数据、历史功率数据等；2）模型层：涵盖数据预处理、特征工程、预测模型构

建、后处理等全流程；3）应用层：针对不同时间尺度（超短期、短期、中长期）的预测

需求；4）系统层：设计预测系统的整体架构和接口规范；5）验证层：通过实际案例验

证方法的有效性和适用性。

2.3技术难点

本研究面临的主要技术难点包括：1）多源异构数据的时空对齐与融合问题；2）复

杂地形条件下风速场的精确建模；3）极端天气事件对预测模型的冲击影响；4）实时预

测与计算效率的平衡；5）模型可解释性与工程化应用的矛盾。这些难点需要通过创新

性的技术方案逐一突破。

2.4预期贡献

本研究的预期贡献体现在三个方面：1）理论层面：建立风光储系统时空相关性分

析框架，丰富可再生能源预测理论体系；2）