新能源发电功率预测

新能源光伏发电的功率预测是电力系统运行和调度中的关键环节，其准确性对电网的稳定运行、电力生产规划以及市场交易具有重要意义。

1. 业界准确率是否能达到85%以上？
目前，新能源光伏发电的功率预测准确率在业界已能达到85%甚至更高。

根据中国气象局2023年3月20日的一篇报道，张家口某风光储输新能源有限公司的预测系统已能达到85%左右的预测准确率，并被认为是行业先进水平。 [1]
2021年，国家能源局发布的新版“两个细则”中，对新能源发电的短期预测精度要求从80%提升到83%，超短期准确率要求从85%提升到87%。 [2] 这表明85%以上的准确率是行业追求并逐步实现的目标。
一些领先的技术公司，如大地量子，其集中式光伏与风电功率预测的短期预测精度可达90%以上，超短期功率预测精度可达95%以上。 [2]
中国科学院青岛生物能源与过程研究所泛能源大数据与战略研究中心提出的PTFNet模型，在15分钟级别的数据上，对未来36小时光伏发电出力预测的均方根误差显著降低，其预测结果在电网运营商所需要的准确性指标达到92.82%。 [3]

2. 技术难度是否很大？
是的，新能源光伏发电的功率预测技术难度较大。主要原因在于光伏发电的输出功率极易受到多种气象因素的影响，具有显著的间歇性、波动性和高度随机性。 [3][4]

3. 不确定因素的影响：
天气、光照、云层等因素是影响光伏功率预测准确性的主要不确定性因素：

太阳辐射和云层遮挡： 光伏发电的输出功率直接取决于太阳辐射强度。云层的遮挡是导致光伏功率波动的主要因素，即便是短时间、小范围的云层变化，也会对发电量产生显著影响。 [4][5]
气象条件：
- 沙尘天气： 沙尘会降低光伏组件的透光率，并吸收、反射部分光照，严重影响发电效率和预测精度。 [6][7]
- 暴雨和降雪： 暴雨和降雪不仅影响光照，还可能覆盖光伏面板，降低发电量，增加预测难度。 [7][8]
- 温度、湿度、风速： 这些气象参数也会影响光伏组件的效率和清洁度，进而影响发电功率。 [9][10]
数值天气预报的局限性： 传统的功率预测方法依赖数值天气预报（NWP）的气象参数。然而，NWP模型在预测短时间、小范围的天气变化，尤其是在考虑大气与大气化学（如PM10、PM2.5）相互作用方面存在局限性，导致预测精度受限。 [6][11]

4. 应对技术难度的进展：
为了提高预测准确性，业界和科研机构正积极探索和应用先进技术：

深度学习与人工智能： 结合卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、Transformer等深度学习模型，可以更好地从海量历史数据中学习复杂的非线性关系和时序特征，提高预测精度。 [3][12]
多源异构数据融合： 融合地面观测数据、卫星云图、雷达数据、气象预报数据等多种来源的异构数据，可以更全面地捕捉气象变化对光伏功率的影响。 [4][11]
数据增强与特征工程： 通过将光伏物理建模的关键步骤生成的中间变量作为输入进行数据增强，或利用变分模态分解（VMD）等技术降低数据复杂度和非平稳性，可以提升模型的预测能力。 [3][13]
相似日预测： 基于历史相似日的气象条件和发电数据进行预测，可以有效提高在不同环境条件下的预测准确性。 [10]
误差修正和优化算法： 引入误差修正模型、优化算法（如麻雀搜索算法ISSA、粒子群优化PSO）对预测模型进行参数寻优和结果修正，进一步提高预测精度和鲁棒性。 [9][13]
端到端AI气象预报系统： 结合AI技术重建气象预报系统，可以提供更高精度的气象数据，从而提升功率预测的准确性。 [2]

综上所述，虽然光伏功率预测面临诸多不确定性因素带来的技术挑战，但随着人工智能、大数据和气象科学的不断发展，业界已经能够通过先进的技术手段，将预测准确率提升到85%甚至更高的水平。

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