考虑动态气象特征的区域分布式光伏功率预测

孙改平; 赵德麟; 王旭; 李芬; 刘蓉晖; 林顺富

doi:10.19585/j.zjdl.202609004

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考虑动态气象特征的区域分布式光伏功率预测

新能源 | 更新时间：2026-09-18

- 考虑动态气象特征的区域分布式光伏功率预测
- Regional distributed photovoltaic power forecasting based on dynamic meteorological characteristics
- 浙江电力 2026年45卷第9期页码：36-46
- 作者机构：
  
  1.上海电力大学电气工程学部，上海 200090
  2.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室（上海交通大学），上海 200240
- 作者简介：
  
  孙改平（1984），女，博士，副教授，从事新能源建模与功率预测、新型电力系统优化调度运行研究。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(52277110)
- DOI：10.19585/j.zjdl.202609004
  中图分类号：
- 收稿：2026-01-28，
  
  修回：2026-03-11，
  
  纸质出版：2026-09-25
- 稿件说明：
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孙改平,赵德麟,王旭等.考虑动态气象特征的区域分布式光伏功率预测[J].浙江电力,2026,45(09):36-46.

SUN Gaiping,ZHAO Delin,WANG Xu,et al.Regional distributed photovoltaic power forecasting based on dynamic meteorological characteristics[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(09):36-46.
孙改平,赵德麟,王旭等.考虑动态气象特征的区域分布式光伏功率预测[J].浙江电力,2026,45(09):36-46. DOI： 10.19585/j.zjdl.202609004.

SUN Gaiping,ZHAO Delin,WANG Xu,et al.Regional distributed photovoltaic power forecasting based on dynamic meteorological characteristics[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(09):36-46. DOI： 10.19585/j.zjdl.202609004.

摘要

DPV（分布式光伏）空间分布分散，现有粗粒度气象数据无法解决光伏电站地理位置偏移带来的局部气象差异问题，导致光伏电站功率预测精度不高。针对上述问题，提出一种基于辐照数据精细化辨识与动态图注意力网络的区域DPV功率预测模型。首先，基于部分薄盘样条法，构建了考虑云层厚度影响的DPV空间太阳辐照度精细辨识方法，为DPV电站提供1 km×1 km分辨率的辐照数据。然后，利用图注意力网络单元捕获气象动态变化下区域DPV出力的时空相关性，聚合各电站的邻域特征，并利用编码器-解码器网络完成所述空间特征的时序建模。最后，通过上海某区域实测数据的对比实验验证了所提方法的有效性。

Abstract

The dispersed spatial distribution of distributed photovoltaic （DPV） systems makes existing coarse-grained meteorological data inadequate for capturing local weather variations caused by the geographical offsets of PV stations， thereby limiting forecasting accuracy. To address this issue， this paper proposes a regional DPV power forecasting model based on fine-grained solar irradiance identification and a dynamic graph attention network. First， a fine-grained spatial solar irradiance identification method considering the influence of cloud thickness is developed using the partial thin-plate spline method， providing high-resolution solar irradiance data of 1 km×1 km for DPV stations. Subsequently， a graph attention network cell is employed to capture the spatiotemporal correlations of regional DPV power outputs under dynamically changing meteorological conditions by aggregating the neighborhood features of individual stations， while an encoder–decoder architecture is adopted to model the temporal evolution of the extracted spatial features. Finally， comparative experiments based on actual measured data from a region in Shanghai verify the effectiveness of the proposed method.

关键词

Keywords

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