光伏电站功率预测系统：如何通过数值天气预报提升预测精度

光伏发电的出力受天气影响很大——同样是晴天，不同的太阳高度角和辐照度对应的发电功率可能相差数倍。对于电网调度来说，如果不知道光伏电站明天能发多少电，就无法合理安排火电等备用电源。

功率预测的分级体系

超短期预测（0-4小时）：基于卫星云图和雷达回波的外推预测。短期预测（0-72小时）：基于数值天气预报（NWP）模型。中期预测（3-10天）：基于中期NWP模式。长期预测（>10天）：基于气候统计模型。

数值天气预报（NWP）是核心

常用的NWP模式包括：欧洲中期天气预报中心ECMWF（全球最权威）；中国气象局GRAPES（国产）；美国GFS（免费公开）。对于光伏预测来说，NWP最关键的输出变量是：水平面总辐照度（GHI）、直射辐照度（DNI）和云量。

提升预测精度的实用方法

方法一：多NWP模式集成（将多个NWP源的辐照度预报做加权平均或机器学习融合）。方法二：基于历史数据的模型校正（通过对历史NWP预报值和实际发电数据的对比分析，建立校正模型）。方法三：天气类型分类建模（为每种天气类型建立独立的预测模型）。方法四：超短期滚动预测（利用最新的实测数据对短期预测进行滚动修正）。