超算与智算融合，中科院团队构建光伏多时间尺度功率预测模型，可融合气象数据
内容提要
在第20届CCF HPC China 2024年会上，万萌介绍了深度学习在光伏发电和电力负荷预测中的应用，提出了多种新能源预测模型，提升了预测精度。
关键要点
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在第20届CCF HPC China 2024年会上，万萌介绍了深度学习在光伏发电和电力负荷预测中的应用。
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时间序列研究分为四个部分：未来预测、空值填补、异常检测和分类。
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新能源预测面临三大挑战：数值天气预报精度不足、集中式光伏电站模型不适应功率波动、分布式光伏电站缺乏地面辐照度数据。
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提出了集中式和分布式光伏多时间尺度功率预测模型，结合多源气象数据进行预测。
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开发了全电压等级多时间尺度的光伏发电监视、预测和调控系统平台。
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在非新能源领域，提出了基于语义增强和多流管道的通用无损压缩框架。
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提出了面向通用时间序列的多尺度模型CSIformer，提升了长序列信息的捕获能力。
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光伏预测的多级序列分解模型在河北的发电站中提高了预测精度40%以上。
延伸解读
新能源预测的挑战与应对
光伏发电的预测面临数值天气预报精度不足、集中式光伏电站模型不适应功率波动等三大挑战。为此，研究团队提出了结合多源气象数据的多时间尺度功率预测模型，旨在提高预测的准确性和可靠性。这一创新方法不仅有助于解决当前的技术瓶颈，也为未来的新能源管理提供了新的思路。
深度学习在光伏预测中的应用
通过深度学习技术，研究团队开发了针对光伏发电的超短期和中期预测模型。这些模型利用历史气象数据和光伏发电功率的时间相关性，显著提升了在复杂气象条件下的预测精度。这表明，深度学习在新能源领域的应用潜力巨大，能够有效应对传统方法的局限性。
多时间尺度预测模型的实际应用
研究团队构建的全电压等级多时间尺度光伏发电监视、预测和调控系统平台，能够实现实时监测和异常预警。这一系统的实施将有助于优化电力调度，提升新能源的消纳能力，确保电网的安全稳定运行，具有重要的实际应用价值。
延伸问答
光伏发电预测面临哪些主要挑战？
光伏发电预测面临数值天气预报精度不足、集中式光伏电站模型不适应功率波动、分布式光伏电站缺乏地面辐照度数据等三大挑战。
中科院团队提出了哪些光伏功率预测模型？
团队提出了集中式和分布式光伏多时间尺度功率预测模型，结合多源气象数据进行预测。
如何提高光伏发电的预测精度？
通过构建多时间尺度的预测模型和结合多源气象数据，团队在河北的发电站中提高了预测精度40%以上。
在时间序列研究中，主要分为哪几个部分？
时间序列研究主要分为未来预测、空值填补、异常检测和分类四个部分。
万萌在CCF HPC China 2024年会上分享了什么内容？
万萌分享了深度学习在光伏发电和电力负荷预测中的应用，以及多种新能源预测模型的研究进展。
光伏发电监视和预测系统平台的功能有哪些？
该平台包括光伏资源及运行数据监测、集中式和分布式光伏全时间尺度预测、以及光伏一体化控制功能模块。
