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光伏电站发电功率预测模型优化研究1

光伏电站发电功率预测模型优化研究

摘要

光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，其发电功率的准确预测对电力系统稳

定运行和能源调度具有关键意义。本研究针对当前光伏电站发电功率预测模型存在的

精度不足、适应性差等问题，提出了一套系统化的模型优化方案。通过整合多源数据、

改进算法架构、优化特征工程等方法，构建了高精度、高时效性的预测模型体系。研究

采用机器学习与深度学习相结合的技术路线，结合数值天气预报(NWP)数据、历史发

电数据和实时监测数据，建立了短期(124小时)和超短期(15分钟4小时)预测模型。

实验结果表明，优化后的模型在晴天、多云和阴雨等不同天气条件下，预测准确率平均

提升12.7%，均方根误差(RMSE)降低18.3%。本研究为光伏电站智能化运维和电网调

度提供了技术支撑，对促进可再生能源高效利用具有重要价值。

1引言

1.1研究背景与意义

随着全球能源结构转型加速，可再生能源在电力系统中的占比持续提升。根据国际

能源署(IEA)发布的《可再生能源市场报告2023》，2022年全球可再生能源发电量同

比增长8.3%，其中光伏发电增长最为显著，达到24%。中国作为全球最大的光伏市场，

截至2023年底，光伏装机容量已突破400GW，占全球总量的35%以上。然而，光伏

发电具有间歇性、波动性和随机性等特点，大规模并网对电力系统稳定运行带来严峻挑

战。

发电功率预测是解决这一问题的关键技术。准确的功率预测能够提高电网调度效

率，减少备用容量需求，降低弃光率。据国家能源局统计，2022年全国平均弃光率为

1.7%，部分省份仍高于3%，而预测精度每提升1%，可减少约0.5%的弃光损失。因此，

开展光伏电站发电功率预测模型优化研究，对提高可再生能源利用效率、保障电力系统

安全稳定运行具有重要现实意义。

1.2国内外研究现状

在光伏功率预测领域，国内外学者已开展了大量研究工作。国外方面，欧洲国家起

步较早，德国能源署(Dena)开发的”PVFORECAST”系统采用物理模型与统计模型相

结合的方法，预测精度达到85%以上。美国国家可再生能源实验室(NREL)提出的”

SolarAnywhere”系统整合了卫星云图和地面观测数据，实现了1公里分辨率的光照预

测。

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国内研究虽然起步较晚，但发展迅速。清华大学开发的”光伏功率预测系统”采用深

度学习算法，在西北地区大型光伏电站应用中取得了良好效果。国家电网公司建设的”

新能源功率预测平台”已覆盖全国90%以上的集中式光伏电站。然而，现有研究仍存在

以下不足：一是对复杂天气条件的适应性有待提高；二是模型泛化能力不足，难以跨区

域应用；三是实时性不够，难以满足超短期预测需求。

1.3研究目标与内容

本研究旨在通过技术创新和方法优化，构建一套高精度、高时效性的光伏电站发电

功率预测模型体系。具体目标包括：(1)短期预测准确率提升至90%以上，超短期预测

准确率提升至95%以上；(2)模型计算时间控制在5分钟以内，满足实时预测需求；(3)

建立适用于不同气候区域的模型泛化方法；(4)开发可工程化部署的预测系统原型。

研究内容主要包括：(1)多源异构数据融合技术研究；(2)基于深度学习的预测算

法优化；(3)特征工程与数据预处理方法改进；(4)模型评估与验证体系构建；(5)系统

集成与工程应用验证。通过这些研究内容的实施，有望突破当前光伏功率预测的技术瓶

颈，为行业提供更先进的解决方案。

2政策与行业环境分析

2.1国家政策支持

中国政府高度重视可再生能源发展，出台了一系列支持政策。《可再生能源法》明

确要求电网企业全额收购可再生能源发电量，《能源发展”十四五”规划》提出到2025年

可再生能源发电量占比达到33%的目标。国家能源局发布的《光伏电站并网运行管理

细则》要求并网光伏电站必须配备功率预测系统，且预测准确率不得低于85%。

在技术创新方面，科技部”可再生能源与氢能技术”重点专项将”高精度光伏功率预

测技术”列为优先支持方向。财政部对符合条件的光伏发电项目给予补贴，其中将