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新能源发电预测
利用发电设备参数、安装位置、天气、太阳角度、历史发电曲线等数据，分析挖掘数据特征，融合多个模型算法对光伏、风电发电量进行预测，并持续评估、修正模型。
主要特点
- 多源数据融合：设备特征（额定功率、转换效率、装机容量、经纬度）、天文特征（太阳方位角与高度角、日出日落时间）、天气特征（辐照度、温度、降水、风力）与发电、时间特征统一建模。
- 多模型融合：决策树、神经网络、时间序列等多模型协同预测，并结合上时刻发电量、发电趋势、相似日发电等特征。
- 多时间尺度：覆盖日前、日内与超短期预测，匹配电网调度、电力交易与场站运维的不同业务需要。
- 针对性优化：依据历史辐照度与发电值拟合设备发电能力，基于神经网络修正天气预报偏差，并针对晴天、多云、阴雨分别建模。
- 持续迭代：对预测结果持续评估与模型修正，滚动提升预测准确率。
应用场景
- 提升分布式能源管理精准预估电力需求，为本地分布式电源的接入和消纳规划提供依据，确保新能源发电有效利用，减少弃电现象。
- 辅助电力交易为发电企业提供报价依据，帮助其在现货市场中优化交易策略，减少因发电偏差导致的经济损失。
- 支撑场站运维助力场站运维提前规划，合理调配资源，降低发电不确定性影响，保障电力稳定供应，提升运维效率。