基于天气系数随机微分方程的可迁移光伏发电功率预测

张高歌; 徐丙垠; 邹国锋; 丛新棚; 陈佳佳

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0945

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基于天气系数随机微分方程的可迁移光伏发电功率预测

更新时间：2026-09-19

- 基于天气系数随机微分方程的可迁移光伏发电功率预测
- Vol. 50, Issue 9, Pages: 3564-3575(2026)
- 作者机构：
  
  1. 山东省新型配用电技术与装备重点实验室(山东理工大学)
  2. 山东理工大学电气与电子工程学院
  3. 山东科汇电力自动化股份有限公司
  4. 山东大学电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0945
  CLC： TM615;O211.63
- Published：2026
- 稿件说明：
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张高歌, 徐丙垠, 邹国锋, et al. 基于天气系数随机微分方程的可迁移光伏发电功率预测[J]. 2026, 50(9): 3564-3575.
DOI：

张高歌, 徐丙垠, 邹国锋, et al. 基于天气系数随机微分方程的可迁移光伏发电功率预测[J]. 2026, 50(9): 3564-3575. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0945.

摘要

针对区域光伏电站出力预测中高分辨率气象数据依赖强、模型重复训练成本高的难题，该文提出一种基于天气系数与随机微分方程的光伏发电功率间接预测方法。首先，将光伏实时功率解耦为最佳天气条件下的电站固有最大发电功率与区域通用天气系数的乘积，并通过节气划分时间窗拟合电站固有最大发电功率日曲线，提升数据代表性；其次，构建小时级Jacobi扩散过程刻画天气系数的连续随机波动，采用遗传算法优化的双向长短期记忆网络实现逐小时公共天气预报到随机微分方程模型参数的非线性映射，降低对高分辨率气象网格数据的依赖性；最终通过天气系数预测值与对应节气最大发电功率的乘积完成光伏发电功率预测。实验结果表明，该方法在多天气场景下均保持较高预测精度，较其他模型RMSE可降低40.8%；在同区域不同电站间展现出良好的模型迁移能力，相较于常规模型训练耗时减少了61.5%，可显著降低计算成本。

Abstract

关键词

Keywords

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