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已更新数据、思路和模型
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已更新数据、思路和模型
问题1基于历史功率的光伏电站发电特性分析 建模与求解思路 首先需要收集光伏电站的历史发电功率数据、地理位置信息经纬度、海拔、倾角等以及太阳辐照数据。基于地理位置和太阳辐照理论计算理论可发功率通常使用太阳位置算法如SPA计算太阳高度角和方位角结合光伏板的倾角估算理论辐照强度。理论可发功率可通过光伏板效率、面积和辐照强度计算得出。 接下来分析实际功率与理论功率的偏差。长周期特性可通过按月或季节划分数据观察发电功率的季节性变化规律短周期特性则按日内时间分辨率如15分钟分析研究云量、温度等气象因素对功率波动的影响。可通过绘制功率曲线、偏差分布图或统计指标如均值、方差量化分析。 最后结合气象数据如云量、温度解释偏差原因例如阴雨天气导致实际功率显著低于理论值晴天则接近理论值。通过相关性分析或回归模型验证气象因素对功率偏差的影响程度。 问题2建立基于历史功率的光伏电站日前发电功率预测模型 建模与求解思路 采用时间序列模型或机器学习方法仅依赖历史功率数据进行预测。常用模型包括
统计模型如ARIMA或SARIMA适用于捕捉功率数据的季节性和趋势性。
机器学习模型如随机森林、XGBoost或LSTM神经网络可处理非线性关系。LSTM尤其适合时序数据能记忆长周期依赖关系。
步骤
数据预处理填充缺失值、归一化数据划分训练集第2、5、8、11个月外的数据和测试集指定月份最后一周。
特征工程提取时间特征小时、日、月、滞后特征前1天、前1周同一时刻的功率值。
模型训练与验证使用训练集拟合模型测试集评估性能。误差指标如RMSE、MAE按附件1公式计算仅统计白昼时段通过日出日落时间确定。
优化方向通过交叉验证调参或集成多个模型提升鲁棒性。 问题3建立融入NWP信息的光伏电站日前发电功率预测模型 建模与求解思路 在问题2基础上引入NWP数据如辐照、温度、云量作为额外特征。模型选择可扩展为
多变量LSTM直接处理时序功率与气象数据。
特征融合模型如将气象数据与历史功率拼接后输入XGBoost。
关键分析
预测精度对比比较问题2和问题3的误差指标若融入NWP后误差降低如RMSE减少说明气象信息有效。
场景划分方案根据气象条件晴天、多云、雨天或季节划分数据分别训练子模型。验证时先分类场景再调用对应模型观察分场景预测是否优于全局模型。
验证方法计算各场景下的误差指标若分场景预测精度更高则说明场景划分合理。 问题4探讨NWP空间降尺度能否提高预测精度 建模与求解思路 传统NWP分辨率较低千米级而光伏电站面积较小需通过降尺度获取更精细的气象数据。方法包括
空间插值如克里金插值或反距离加权IDW将NWP数据插值到电站位置。
机器学习训练回归模型如随机森林以周围NWP网格点为输入预测电站局部气象数据。
验证与分析
对比实验使用原始NWP和降尺度后的数据分别训练问题3的模型比较预测误差。若降尺度后误差降低说明方法有效。
原因分析降尺度能减少空间偏差尤其对地形复杂或气象突变区域效果显著。可通过可视化插值前后气象场差异佐证。
局限性若电站区域气象均匀降尺度可能提升有限需结合地理数据具体分析。
