基于时空特征复用的短期光伏功率预测方法

杨茂; 王仲; 王达; 王勃; 王钊

doi:10.16081/j.epae.202605006

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基于时空特征复用的短期光伏功率预测方法

分析与研究 | 更新时间：2026-09-24

- 基于时空特征复用的短期光伏功率预测方法
- Short-term photovoltaic power prediction method based on spatiotemporal feature reuse
- 电力自动化设备 2026年46卷第10期页码：124-132
- 作者机构：
  
  1.东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室，吉林吉林 132012
  2.中国电力科学研究院有限公司新能源与储能运行控制国家重点实验室，北京 100192
- 作者简介：
  
  杨茂（1982 —），男，教授，博士研究生导师，博士，研究方向为新能源功率预测（E-mail：yangmao820@163.com）；
  王仲（1989 —），男，工程师，博士研究生，研究方向为新能源功率预测（E-mail：ele_wz@163.com）；
  王达（1995 —），男，讲师，博士，通信作者，研究方向为新能源功率预测（E-mail：1610909212@qq.com）。
- 基金信息：
  
  智能电网重大专项（2030）(2025ZD0805500)
- DOI：10.16081/j.epae.202605006
  中图分类号： TM615
- 收稿：2025-11-26，
  
  修回：2026-03-21，
  
  网络首发：2026-05-20，
  
  纸质出版：2026-10-10
- 稿件说明：
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杨茂,王仲,王达等.基于时空特征复用的短期光伏功率预测方法[J].电力自动化设备,2026,46(10):124-132.

Yang Mao,Wang Zhong,Wang Da,et al.Short-term photovoltaic power prediction method based on spatiotemporal feature reuse[J].Electric Power Automation Equipment,2026,46(10):124-132.
杨茂,王仲,王达等.基于时空特征复用的短期光伏功率预测方法[J].电力自动化设备,2026,46(10):124-132. DOI： 10.16081/j.epae.202605006.

Yang Mao,Wang Zhong,Wang Da,et al.Short-term photovoltaic power prediction method based on spatiotemporal feature reuse[J].Electric Power Automation Equipment,2026,46(10):124-132. DOI： 10.16081/j.epae.202605006.

摘要

为提升光伏功率预测建模效率，构建多光伏电站短期功率同步预测框架。提出一种时空特征复用机制，在保留原有特征的前提下为预测模型决策扩充有效特征；构建一种动态时空图神经网络，在网络训练过程中自动调整节点连接方式，使图结构能够根据天气变化动态调整，增强对光伏出力时空相关性变化的感知能力，并通过改进的多任务学习机制优化网络输出层，挖掘各光伏电站预测任务之间的相关性，同时输出多座光伏电站的短期预测功率。基于我国某光伏集群数据进行实验分析，结果表明，日前光伏集群功率预测准确率达到91.42 %，比长短期记忆网络提升了1.37 %，验证了所提预测模型的有效性。

Abstract

In order to improve the modeling efficiency of photovoltaic power prediction，a synchronous prediction framework of short-term power for multiple photovoltaic power plants is constructed. A spatiotemporal feature reuse mechanism is proposed，which expands the effective features for prediction model decision-making under the premise of retaining the original features. A dynamic spatiotemporal graph neural network is constructed，the node connection modes during the network training are automatically adjusted，which makes the graph structure can be dynamically adjusted according to weather change，and enhances the perception ability to the spatiotemporal correlation of photovoltaic output. The network output layer is optimized by an improved multi-task learning mechanism，which excavates the correlation between the prediction tasks of each photovoltaic power plant，and simultaneously outputs the short-term prediction power of multiple photovoltaic power plants. The experiment analysis based on the data of a photovoltaic cluster in China is carried out，and the results show that the accuracy of day-ahead power prediction for the photovoltaic cluster reaches 91.42 %，which is 1.37 % higher than that of the long short-term memory network，verifying the effectiveness of the proposed prediction model.

关键词

Keywords

references

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