近日，林洋運(yùn)維與澳大利亞新南威爾士大學(xué)（UNSW）光伏與可再生能源工程學(xué)院的聯(lián)合研究成果《跨尺度光伏功率轉(zhuǎn)換模型評(píng)估：物理、機(jī)器學(xué)習(xí)與混合方法》（Assessing Solar-to-PV Power Conversion Models: Physical, ML, and Hybrid Approaches Across Diverse Scales）正式發(fā)表于能源領(lǐng)域權(quán)威期刊《Energy》。該研究通過多模型融合與算法創(chuàng)新，突破復(fù)雜場(chǎng)景下光伏功率預(yù)測(cè)精度瓶頸，為光伏電站高效運(yùn)維與電力交易智能化提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

技術(shù)突破混合模型破解預(yù)測(cè)難題

研究團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)性評(píng)估了物理模型、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）及混合模型在不同規(guī)模電站中的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)：

1.中小型場(chǎng)景：物理模型依托實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)與電學(xué)參數(shù)，無需歷史數(shù)據(jù)即可快速響應(yīng)，標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（nRMSE）低至5.29%，適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境下的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)；

2.中型場(chǎng)景：支持向量回歸（SVR）等機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練，預(yù)測(cè)精度顯著優(yōu)化，nRMSE降至3.97%，驗(yàn)證數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的場(chǎng)景適配性；

3.大型復(fù)雜場(chǎng)景：傳統(tǒng)ML模型因輻照度非線性波動(dòng)（如云層突變）誤差升至6.20%，成為行業(yè)痛點(diǎn)。

創(chuàng)新方案：研究團(tuán)隊(duì)提出時(shí)間感知多級(jí)混合器（Temporal-aware Multi-level Mixer, TMM）算法，通過傅里葉時(shí)序編碼動(dòng)態(tài)解析輻照度波動(dòng)特征，并與物理IV模型耦合實(shí)現(xiàn)功率精準(zhǔn)計(jì)算。實(shí)驗(yàn)表明，混合模型在100 MW電站的全年測(cè)試中，均方根誤差（RMSE）由傳統(tǒng)ML模型的5.54 MW降至3.35 MW，誤差降幅超40%，顯著提升復(fù)雜場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)魯棒性與泛化能力。

技術(shù)落地驅(qū)動(dòng)電力交易系統(tǒng)智能化升級(jí)

此項(xiàng)成果已深度應(yīng)用于林洋運(yùn)維電力交易輔助決策系統(tǒng)，帶來三大核心升級(jí)：

1.風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)化管控：融合高精度功率預(yù)測(cè)與市場(chǎng)電價(jià)波動(dòng)模型，動(dòng)態(tài)優(yōu)化發(fā)電計(jì)劃與交易策略，降低現(xiàn)貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)敞口；

2.收益動(dòng)態(tài)最大化：結(jié)合儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電效率與電價(jià)峰谷特性，制定收益最優(yōu)的能源調(diào)度方案，提升電站全生命周期經(jīng)濟(jì)性；

3.運(yùn)維主動(dòng)化預(yù)警：集成實(shí)時(shí)性能監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)偏差分析，提前識(shí)別組件異常工況，減少非計(jì)劃停機(jī)損失。

系統(tǒng)基于“物理模型+人工智能”雙核驅(qū)動(dòng)架構(gòu)，深度融合衛(wèi)星遙感氣象數(shù)據(jù)、光伏電站實(shí)時(shí)工況與電力市場(chǎng)動(dòng)態(tài)信息，通過深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建覆蓋輻照強(qiáng)度預(yù)測(cè)、發(fā)電效能評(píng)估至交易策略優(yōu)化的全流程決策閉環(huán)。該解決方案采用智能分析引擎實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測(cè)與交易策略的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)耦合，在日前/實(shí)時(shí)電力市場(chǎng)環(huán)境中賦能企業(yè)用戶達(dá)成分鐘級(jí)決策響應(yīng)與資產(chǎn)收益最大化目標(biāo)。

展望未來技術(shù)融合驅(qū)動(dòng)能源轉(zhuǎn)型

此次戰(zhàn)略合作實(shí)現(xiàn)了機(jī)理模型與人工智能融合技術(shù)的里程碑式突破，標(biāo)志著新能源預(yù)測(cè)算法正式進(jìn)入工程化驗(yàn)證階段。林洋運(yùn)維將聯(lián)合新南威爾士大學(xué)（UNSW）深化產(chǎn)學(xué)研協(xié)同，重點(diǎn)攻關(guān)光伏功率預(yù)測(cè)與虛擬電廠集群控制、分布式能源點(diǎn)對(duì)點(diǎn)交易機(jī)制的適配性研究，實(shí)現(xiàn)“預(yù)測(cè)-調(diào)控-交易”技術(shù)閉環(huán)，為構(gòu)建彈性電力系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)零碳能源轉(zhuǎn)型提供核心技術(shù)支撐。