实际案例：某100MW地面光伏电站功率预测项目
1. 项目背景
- 电站规模：100MW地面光伏电站
- 地点：华北地区，气候多变，冬夏温差大
- 需求：预测未来24小时内每15分钟的发电功率，帮助调度、电网消纳和运维优化
2. 数据收集与预处理
a. 数据类型
- 历史发电功率（1分钟/15分钟采样，近3年）
- 气象数据
- 本地气象站：实时辐照度、温度、风速、湿度
- 天气预报：未来24小时的逐小时预报
- 站点参数：组件类型、方位角、倾角、逆变器型号等
- 时间特征：小时、星期、节假日等
b. 数据处理
- 清洗：去除异常、补齐缺失
- 对齐：将气象和功率数据统一到15分钟粒度
- 特征工程：
- 历史窗口特征（如前1小时平均辐照度）
- 天气分类特征（如晴/阴/雨/雪）
- 节季特征（如夏季/冬季）
3. 选型与建模
a. 模型选择
- 机器学习模型：XGBoost回归
- 深度学习模型：LSTM神经网络（处理时间序列）
b. 模型训练流程
- 用2019-2022年数据训练
- 2023年数据作为测试集
- 采用滑动窗口方式，输入过去6小时的气象和功率，预测未来15分钟-24小时的功率
4. 训练与评估
a. 模型训练
- 用网格搜索调参（如XGBoost的树深、学习率等）
- LSTM用多层结构，考虑季节性特征和气象预测误差
b. 评估指标
- MAE（平均绝对误差）
- RMSE（均方根误差）
- MAPE（平均绝对百分比误差）
实际上线后，白天MAE可控制在5%-8%以内，阴雨天误差略大但仍可控。
5. 业务应用与上线
a. 实时预测
- 每小时自动调用气象预报，实时滚动预测未来24小时功率曲线
- 预测结果推送到电站EMS系统
b. 预测结果可视化
- 系统界面显示：历史曲线、预测曲线、误差分布
- 预测异常自动报警（如晴天大幅偏差）
c. 持续优化
- 模型每月自动重训练，适应新季节/新组件老化特性
- 新增外部气象站数据，提高模型泛化能力
6. 实际效果与总结
- 准确率显著提升：相比传统经验法，AI模型在晴天/多云/阴天均表现更优
- 可解释性增强：通过特征重要性分析（如SHAP），发现辐照度、温度、前期出力对预测影响最大
- 业务价值：调度更合理、弃光率降低、电站运维更智能
案例小结（可复用流程）
- 数据准备：气象+功率+站点参数
- 特征工程：深挖历史窗口和气象特征
- 模型选择：XGBoost/LSTM/Transformer等
- 上线部署：实时预测+可视化+自动重训练
- 持续优化：多源数据融合+模型解释性
参考资料与实际项目
- 国家电网《新能源功率预测技术规范》
- 龙源电力“基于AI的新能源功率预测系统应用实践”
- 国际期刊论文：《A review of solar power forecasting》（Renewable and Sustainable Energy Reviews）
- 阿里云、百度智能云等实际部署案例