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隨著全球范圍內(nèi)光伏裝機(jī)容量的持續(xù)快速增長(zhǎng)，光伏發(fā)電易受多種氣象因素影響所表現(xiàn)出的顯著間歇性與高度隨機(jī)性，對(duì)其并入電網(wǎng)從而影響電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的情況日益凸顯，成為亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。因此，精確預(yù)測(cè)光伏發(fā)電的輸出能力，不僅是電力生產(chǎn)高效規(guī)劃與資源合理分配的前提，也是確?；旌想娏ο到y(tǒng)整體可靠性、優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度策略及維護(hù)電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

近日，中國(guó)科學(xué)院青島生物能源與過(guò)程研究所泛能源大數(shù)據(jù)與戰(zhàn)略研究中心首次將光伏物理建模關(guān)鍵步驟生成的中間變量作為輸入的一部分以進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，提出了一個(gè)基于Transformer的全新模型——并行時(shí)間特征信息提取網(wǎng)絡(luò)PTFNet。相關(guān)研究成果發(fā)表于《應(yīng)用能源》。

PTFNet模型利用基于卷積交互結(jié)構(gòu)的時(shí)間依賴提取模塊和基于自注意力機(jī)制的特征間依賴提取模塊，用于擬合輸入數(shù)據(jù)的時(shí)間特性和特征間關(guān)聯(lián)特性，并通過(guò)多層次的堆疊實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的深層提取。提取的時(shí)間依賴和特征間依賴用于進(jìn)行最終的預(yù)測(cè)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PTFNet模型取得了最佳的整體預(yù)測(cè)能力，在15分鐘級(jí)別的數(shù)據(jù)上，該模型對(duì)未來(lái)36h光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)的均方根誤差降低9.1%-26.8%，決定系數(shù)達(dá)到0.93。此外，該模型預(yù)測(cè)結(jié)果在電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商所需要的準(zhǔn)確性指標(biāo)為92.82%，超過(guò)其他同類模型。

本研究通過(guò)巧妙融合自然科學(xué)研究范式和人工智能研究范式建立了傳感器測(cè)量特征，加強(qiáng)了氣象預(yù)報(bào)特征與光伏功率特征之間的深度關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多源數(shù)據(jù)的充分利用，顯著提升了光伏功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，對(duì)人工智能從非解釋性研究向可解釋性研究進(jìn)步意義深遠(yuǎn)。

該工作由青島能源所泛能源大數(shù)據(jù)與戰(zhàn)略研究中心主任田亞峻研究員主持完成，得到了山東能源研究院、山東省自然科學(xué)基金、青島博士后資助項(xiàng)目和中國(guó)工程院院地合作項(xiàng)目的支持。

原標(biāo)題：人工智能預(yù)測(cè)光伏發(fā)電出力取得新進(jìn)展