光伏发电预测

2026-04-27 14:18:03

行业：工业互联网、能源

载体：网站、算法模型

技术：Python

业务和功能介绍

应用场景
用于光伏电站的短期功率预测，为电网调度、电力交易、储能充放电策略和电站运维提供数据支撑，减少因天气波动造成的发电不确定性。

功能介绍
以气象特征（温度、降水率、低/中/高云量、10米风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、能见度）为输入，输出未来数小时至日前的光伏发电功率。系统可基于历史数据建立映射模型，实时接入数值天气预报或实测数据，生成功率曲线，辅助平衡供需、提升消纳效率与经济效益。

项目实现

数据准备：收集历史气象数据和对应功率实测值，按时间对齐，处理缺失与异常，进行归一化。

特征构建：利用辐射与云量、能见度构造有效辐照度因子，并加入温度、风速对组件效率的影响项和时间编码。

模型训练：对比XGBoost、LightGBM、LSTM等模型，采用时间序列划分验证，以RMSE、MAE作为评价指标，经超参数调优得到最优模型。

部署推理：将模型封装为服务，接收预报气象数据，输出预测功率序列，并集成至能量管理或调度系统。

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西安舟渡教育科技有限公司

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