多属性时空图卷积光伏预测模型

融合多站时空信息

首个将相邻电站的多属性空间信息与未来晴空先验知识融合的光伏功率概率预测方法，显著优于传统时空与纯时序预测模型。

Bai, Mingliang · Zhou, Guowen · Peng, Yao · Dong, Fuxiang · Chen, Yunxiao · Zhihao, Zhou · Xusheng, Yang · 刘金福 · 于达仁

Expert Systems with Applications 2025

技术优势

用上相邻电站信息

多属性空间信息（功率、辐照、温度、晴空知识和未来晴空先验）被首次引入，通过传递熵验证了信息增益，因此预测时能利用空间相关性。

省去试错选模型

在比利时11省两年数据上与10种时序方法和传统时空单变量方法对比，该方法显著更优，说明用户无需再逐一尝试其他方法。

给出概率置信区间

采用核密度估计输出概率置信区间，使预测结果带有不确定性信息，便于风险管理。

应用场景

• 光伏功率预测：直接用于多站点光伏功率的概率预测，替代仅依赖时序信息的预测方法。
• 电网调度：提供带置信区间的功率预测，帮助调度人员评估不确定性，提高调度决策的可靠性。
• 可再生能源并网：改善大规模光伏并网时的功率预测精度，降低电网运行风险。