光伏发电功率预测的时序算法研究进展

光伏发电功率预测的时序算法研究进展

罗博

广东粤电茂名新能源有限公司 广东 茂名 525000

摘要： 本文综述了光伏发电功率预测时序算法，探讨了其研究现状和发展趋势。随着太阳能光伏发电技术的广泛发展，为保障电网稳定运行和制定科学的能源政策，光伏发电功率预测的重要性日益凸显。文章首先介绍了光伏发电功率预测的重要性，然后详细阐述了时序数据分析的特点、时序算法的训练流程。接着，通过案例分析比较了ARIMA、SARIMA、SVR、LSTM等不同算法的性能，并探讨了提升算法性能的方法和未来的研究方向。

关键词：光伏发电 功率预测 时序算法

0 引言

当前，在我国能源结构转型的大趋势下，太阳能光伏发电技术扮演着至关重要的角色。然而，光伏发电功率受天气、辐照度和温度等因素影响，具有显著的随机性和不确定性。这种不确定性为电网调度和能源管理带来挑战【1】，这限制了太阳能进一步推广。因此，光伏发电功率预测成为光伏发电的关键技术之一。

光伏发电功率预测技术有助于指导电站的检修维护，提升运行效率，并为电力调度提供精准的功率估计，优化电网负荷分配和备用容量调度，从而有效缓解发电波动对电网稳定性的影响。大规模可再生能源接入电网时，精确的功率预测对于实现高效的电网调度和提升电网的经济性和稳定性至关重要【2】。在宏观的角度，功率预测技术对制定能源政策和规划具有重要影响。

国内外学者在光伏发电功率预测领域开展了大量的工作。早期的研究主要基于气象数据和动力学的物理模型【3】。随后，基于时间序列的统计模型（如ARIMA、SARIMA）被广泛应用于功率预测中。近年来，基于数据驱动的预测方法逐渐成为研究热点。如支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）以及长短期记忆网络（LSTM）等算法以及混合模型的应用极大地提高了预测精度【4】。然而，现有的研究仍存在一定局限性，例如，大多数预测模型在超短期预测中的表现较为理想，但在长时间段预测中仍需进一步优化。此外，多维度气象数据与功率数据的整合在当前研究中尚未得到充分利用【5】。

1 光伏发电功率预测时序算法框架

1.1 时序数据分析

从数据特点来看，光伏发电功率是一种随着时间变化而记录的数据类型，是典型的时序数据。时序数据是指按照时间顺序收集的、相互之间具有时间依赖性的数据，关键在于，每个数据点不仅记录了变量值，还标记了时间戳，展现出时间依赖性、季节性、趋势性和随机波动性等特征【6】。时间依赖性是指数据点之间存在序列关系，未来的值受到历史状态影响。季节性指的是数据在固定的时间间隔内呈现出周期性波动。例如，光伏发电功率通常在春夏季节较高，而在秋冬季节较低。趋势性是指数据在长期内表现出的上升或下降趋势。在光伏发电领域，随着光伏技术的进步和发电设备的升级，发电效率在一定时间内可能呈现出上升的趋势。然而，长期的天气变化和系统老化也可能导致趋势的波动。因此，在时序数据分析时，识别并剔除趋势性的干扰对模型构建至关重要。随机波动性是指的是数据中不规则、无规律的短期波动。

1.2 时序算法的训练流程

光伏发电功率预测中，时序预测算法的实现包括数据收集、预处理、特征提取、模型选择、训练、评估和部署等多个步骤。本章节将对这些步骤及要点作简要说明。

步骤一：数据收集与整理。要点：1.收集一年以上的历史数据的，时间分别率通常为15分钟以下。2.数据包括发电功率和环境因素，如太阳辐照度、温度、湿度、风速等。

步骤二：时序数据预处理。要点：1.数据清洗，包括填补缺失值和异常值处理。2.对数据进行归一化处理，将各个特征的取值缩放到相同的范围（如0到1）。

步骤三：特征工程。对时间序列数据进行特征提取，常见的特征包括天气特征和时间特征。

步骤四：模型选择。针对光伏发电功率预测，常用的时序预测模型有自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）、机器学习模型（如支持向量回归（SVR）、随机森林等）、长短期记忆模型（LSTM）等。

步骤五：模型训练。要点：1.通常将数据分为训练集、验证集和测试集。训练集用于拟合模型，验证集用于调优超参数，测试集用于最终模型评估。2.模型的超参数（如学习率、神经元数量、层数等）对性能有很大影响。3.使用网格搜索或随机搜索等方法来优化超参数。

步骤六：模型评估。通过以下几种常用的误差评估指标衡量模型性能：1.均方误差MSE；2.平均绝对误差MAE；3.决定系数R²，4.均方根误差RMSE。在评估模型后，可以根据其表现对模型进行优化，例如调整网络的层数、神经元数量等参数，调整数据集交叉检验结构等。

步骤七：部署实测与模型监测。当模型经过优化并达到预期精度后，可以部署到实际系统中进行实时预测，定期监控模型的表现，并进行模型再训练、错误分析调整等工作步骤更新。

通过上述步骤，光伏发电功率预测可以实现较为精确的短期和中长期功率预测，帮助电网调度、能源管理和投资决策。

2 案例分析及算法性能评估

在光伏发电功率预测的实际应用中，选择合适的时序预测算法对提升预测精度至关重要。本文基于国内的研究案例，分析了SARIMA、ARIMA、SVR、LSTM等经典算法以及ARIMA+LSTM混合模型的性能，通过均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）几个性能指标衡量预测模型的准确性和稳定性。

（1） ARIMA模型：ARIMA模型是时间序列分析中最经典的预测方法之一。它通过时间序列的自相关性进行预测。研究表明，在没有明显季节性波动的情况下，ARIMA较为有效，因此常用于短期和中期预测。然而，在应对非线性关系和辐照度、温度、湿度等复杂多变量数据时存在局限。通常适用与我国北方地区的光伏功率预测【7】。

（2）SARIMA 模型：SARIMA是一种通过对数据进行季节性差分和平移去除季节性特征影响的经典统计模型。根据研究，在光伏发电功率预测领域，SARIMA被广泛应用于短期预测，特别是在我国西部北部地区，算法表现出出色的季节性波动特性捕捉能力。然而，在处理复杂的非线性数据时表现不佳，在面对极端天气条件或突发性事件时，SARIMA的预测精度明显下降。因此，SARIMA模型更适合在稳定天气条件和长期季节性波动为主的情况下使用。【8】

（3）SVR模型：SVR的优势在于其能够处理高维特征并且对噪声数据不敏感。但其性能依赖于核函数的选择和参数调优过程。研究指出，虽然SVR在小规模数据集上表现较好，具有较强鲁棒性，但随着数据维度和规模的增加，其训练时间和计算资源消耗显著增加，尤其是在实时预测场景下，SVR的效率问题成为其应用的限制因素。

（4）LSTM 模型：LSTM是一种深度学习模型，通过引入门控机制（输入门、输出门、遗忘门）解决时间序列算法中的长期依赖问题。与传统的时间序列模型相比，LSTM在处理非线性时间序列上具有显著优势，该模型特别适用于具有复杂波动和多变量数据的场景，尤其是我国气象条件多变的南方地区。然而，LSTM的计算复杂度较高，大规模数据集上训练时间较长，在数据稀缺的情况下，其表现可能不如其他模型【7】。

通过对比发现，上述算法各有优势和不足，只有针对不同的应用场景合理选择，才能更好地发挥算法所长，提高预测准确度。

3 算法性能提高的方案探讨

时序预测算法在实际应用中存在普遍不足，提高预测系统的鲁棒性是研究的长期挑战。经过深入调研和归纳，我们发现影响模型鲁棒性的因素主要包括数据质量、计算资源、模型泛化能力、外部环境影响等方面。

一、 数据质量

光伏发电的数据通常来源于传感器和气象站，这些设备在不同环境条件下可能存在数据缺失、噪声和异常值等问题。数据的准确性和完整性直接影响预测模型的性能。

为了解决这个问题，研究者需要开发更为精细的数据清洗、异常值处理、数据标准化等算法，以提升数据质量。对于缺失数据，可以采用插值法（如线性插值、拉格朗日插值）或回归填充法进行填补；对于异常值，可以用优化检测技术（如基于Z值的统计方法或基于密度的局部离群因子方法）来过滤不合理的数据。

二、模型泛化能力

现有的光伏功率预测模型往往在特定的数据集上表现良好，但在实际应用中，模型的泛化能力（即在新数据集上的表现）往往不足。这是因为模型可能过度拟合于训练数据，导致在未见数据上的预测误差增加。

这个问题可通过集成学习的方法解决。集成学习是指1.通过Bagging（如随机森林）生成多个基于不同数据子集的模型，并将它们的预测结果平均化或通过投票机制确定最终结果。2.通过Boosting（如XGBoost、LightGBM），通过依次训练多个模型，每个模型试图纠正前一个模型的错误，从而提高整体模型的性能。

三、外部环境影响

天气变化对光伏发电功率有着直接的影响。然而，当前的预测模型往往难以适应极端天气事件（如暴雨、强风等）的快速变化，导致在这些情况下的预测性能显著下降。这个问题可通过多模态数据融合和引入混合模型解决。

多模态数据融合是指将不同类型的数据（如历史功率数据、气象数据、地理环境数据等）进行融合。混合模型则是通过结合多个预测模型的优势，能够更好地处理复杂数据。例如，将SARIMA与SVR、LSTM等非线性模型结合使用，能够利用SARIMA处理季节性波动的优势，同时通过机器学习模型处理非线性特征。文献【7】研究结果显示，ARIMA+LSTM的MSE和MAE均低于单独的SARIMA和LSTM模型，且R²值达到了更高水平，表明该模型对光伏功率的波动性具有更强的适应能力。

四、时序算法系统性误差

系统性误差主要体现在以下三个方面。

a.当超参数设置不合理和数据量不足的情况下会导致欠拟合。未来解决这个问题，一方面可以增大训练数据集，另一方面则要通过技术手段优化超参数。通过使用网格搜索或随机搜索等算法优化参数，可以显著提高模型的预测性能。另外SVR的核函数类型、正则化参数和容差值的选择对模型预测精度影响显著。对于LSTM模型的隐藏层的数量、神经元的数量、学习率、批量大小等参数的设置都对模型的预测效果产生重要影响。研究表明，通过贝叶斯优化（Bayesian Optimization）方法，可以有效选择最优超参数，进一步提升LSTM模型的预测精度。

b.在时序预测中，过去的发电量、辐照度、温度等影响当前时刻的发电功率，且这种时序依赖具有混沌特性。混沌效应引起的误差可以通过通过输入数据的相空间重构方法解决，通过引入迟滞时间，和特征空间维数，把多个时间节点的历史数据作为输入数据的高维特征分量。

c.时序预测数据的误差传递积累、数据非稳定性也会造成欠拟合的结果。在某些模型训练前可以通过差分、移动平均等方法去除趋势性和季节性，使数据更加平稳。另外，多模态融合以及混合模型是减少误差传递、解决数据不稳定问题的方法。

4 结论与展望

随着我国太阳能光伏发电的大力推广，光伏发电功率预测技术的研究和应用变得日益重要。本文在当前背景下系统介绍了光伏功率预测算法的结构、分类、现状、挑战及解决方案，旨在为光伏发电技术工作者在时序算法开发中提供指导。

结合光伏发电预测时序算法的发展现状以及存在的不足，未来的研究方向有以下几个方面：1.进一步提升算法的可解释性，以便用户能够理解预测结果背后的逻辑，增强对模型的信任；2.将传统统计方法与现代机器学习方法结合，开发适应性更强的混合模型；3.结合气象数据、遥感数据以及用户行为数据，开发多模态数据结合的预测系统；4.构建实时预测系统，以便应对发电功率的剧烈变化，优化电网调度与能源管理策略。5.保证预测准确性的前提下降低计算负担。

综上所述，光伏发电功率预测领域仍然存在许多研究空间，持续探索和创新将有助于推动可再生能源的高效利用与电力系统的可持续发展。

参考文献

1.Ma, Y., & Liu, Q. (2020). Application of power prediction in photovoltaic system scheduling. Journal of Power Sources, 457, 228-237.

2.Gao, F., & Zhang, J. (2022). The influence of photovoltaic power prediction on energy policy. Energy Policy, 156, 112-125.

3.Hong, T., Pinson, P., & Fan, S. (2016). Global Energy Forecasting Competition 2012. International Journal of Forecasting, 32(3), 896-913.

4.Liu, D., & Sun, Y. (2020). Application of deep learning in photovoltaic power prediction: A review. Energy Reports, 6, 553-563.

5.Tang, Y., & Zhao, X. (2020). The role of meteorological data in improving photovoltaic power predictions. IEEE Access, 8, 144920-144930. .

6.Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. San Francisco: Holden-Day.

7.Zhang, T., Luo, M., & Sun, H. (2022). A hybrid ARIMA and LSTM model for solar power prediction. International Journal of Renewable Energy Research, 48(5), 1209-1218.

8,Wang, Y., Zhang, J., & Xie, C. (2020). Study on photovoltaic power forecasting based on SARIMA model. Journal of Solar Energy, 39(2), 178-185.