一种利用地面数据对太阳辐射和风速进行统一预测的模型

　　统一神经网络模型用于太阳能辐射和风速的联合预测。该模型通过空间插值、自编码器压缩和物理归一化（Clear Sky Index和Average Index）实现多能源源统一预测，在九州和岩手县验证中表现出优于传统 persistence 和 smart persistence 模型的时空准确性。

　　
该研究针对可再生能源电力输出的时空波动特性，提出了一种基于神经网络的统一预测框架，实现了太阳能辐射和风速的协同短期预报。通过物理归一化指标与空间插值技术的结合，该模型突破了传统方法在数据维度和物理约束上的局限性，为智能电网的实时调度提供了创新解决方案。

### 一、研究背景与意义
全球能源结构转型背景下，风电和光伏发电占比持续提升。国际能源署（IEA）预测，至2027年可再生能源将占据全球新增电力容量的90%以上。然而，这两类能源的产出受气象条件影响显著，存在时间尺度（分钟至小时）和空间范围（区域至电网）的双重不确定性。传统预测方法往往针对单一能源类型开发独立模型，导致数据整合困难、物理解释性不足。日本气象厅（JMA）长达十年的观测数据显示，仅通过历史数据预测风电和光伏出力，误差率仍高达20%-30%，特别是在多云天气和复杂地形区域表现尤为突出。

研究团队发现，现有方法存在三大痛点：首先，时空特征耦合不足，多数模型仅处理时间序列数据；其次，物理约束缺失，如未考虑云系运动对光伏的衰减效应或地形对风速的调制作用；最后，多能源协同预测框架尚未建立。针对这些问题，本研究创新性地将气象学中的物理归一化方法与深度学习技术相结合，构建了首个能同时预测太阳能辐射和风速的统一神经网络架构。

### 二、技术路线与核心创新
#### 1. 空间-时间特征融合框架
研究采用分步处理策略：首先通过Shepard插值将离散测站数据转化为连续时空网格（如图1所示），解决观测点稀疏导致的预测偏差问题。接着利用自编码器将100维空间数据压缩至10维潜在特征，有效去除大气运动的短期噪声。这种空间插值与维度压缩的结合，使模型既能保持区域气象特征的完整性，又显著提升了计算效率。

#### 2. 物理归一化指标体系
- **太阳能辐射**：沿用 Clear Sky Index（CSI）概念，通过实测辐射值与理论无云辐射的比值，消除太阳高度角、大气散射等系统性偏差。特别在多云地区，CSI值能准确反映云量覆盖对辐射衰减的影响（如图8所示）。
- **风力预测**：创新性提出 Average Index（AI），通过将瞬时风速与周平均风速的比值，有效分离出短期湍流扰动与长期季节性趋势。这种双时间尺度归一化方法（如图5对比图）显著提升了风速预测的稳定性。

#### 3. 智能优化算法突破
研究团队自主研发的Monte Carlo随机优化（MOST）算法，在权重寻优阶段实现了两大突破：其一，采用空间分块递归策略，将高维优化空间分解为多个子区域，通过蒙特卡洛积分评估各子区间的目标函数值，最终收敛至全局最优解；其二，引入多维约束条件，包括模型残差、梯度收敛性、时空连续性等，确保优化过程在物理可解范围内进行。实验表明，MOST算法在训练误差控制（<0.2%）和收敛速度（约8次迭代完成优化）方面均优于传统遗传算法和Adam优化器。

### 三、实证验证与效果分析
#### 1. 太阳能辐射预测（九州地区）
在60×170公里的网格化区域（图6），将测站数据通过插值生成100×100的网格化数据集。应用自编码器进行特征提取后，模型在以下方面表现优异：
- **时间精度**：对20分钟前向预测，平均绝对误差（MAE）控制在8.7%以内，较传统LSTM模型提升12%
- **空间一致性**：预测结果的空间变异系数（CV）仅为9.3%，实测数据显示其空间分布与预测偏差小于15%
- **跨季节适应性**：通过引入周平均风速作为AI基准值，模型在3-5月和9-11月季节转换期的预测误差波动降低37%

#### 2. 风速预测（岩手地区）
针对120×160公里的复杂地形区域（图10），模型展现出以下特性：
- **湍流抑制**：采用AI归一化后，预测结果的方差缩减率（由28.6%降至19.4%）
- **地形适应性**：通过网格化插值，成功捕捉到山区与平原则风速梯度差异（最大坡度预测误差<8%）
- **多模式耦合**：在单模型架构下，同时实现了1-6小时时效（MAE=12.3%）和30分钟超短时（MAE=7.8%）预测

#### 3. 对比实验结果
表1显示，引入AI归一化后：
- 风速预测的均方根误差（RMSE）降低18.7%
- 太阳辐射预测的CSI相关性系数提升至0.92（基准模型为0.85）
- 模型泛化能力增强，跨区域验证误差率降低26%

### 四、方法优势与局限性
#### 核心优势：
1. **统一架构**：首次实现风电光伏的联合预测，共享76%的模型参数和42%的数据预处理流程
2. **物理可解释性**：CSI/AI指标使预测结果可直接映射到云量覆盖率和地形风速分布
3. **计算高效性**：自编码器将输入维度压缩10倍，训练时间缩短至传统LSTM的1/5

#### 现存挑战：
1. **季节依赖性**：AI基准值采用周平均数据，在季风转换期（如日本3-4月）预测偏差增加15%
2. **地形限制**：在海拔超过1000米区域，风速预测误差率上升至23%
3. **长时预测**：当前模型最佳时效为6小时，超过该时间窗口误差率呈指数增长

### 五、应用价值与拓展方向
#### 1. 智能电网调度
模型可实时生成风光出力预测矩阵（时空分辨率达10分钟×100米网格），为电网提供：
- 功率平衡：预测误差降低30%后，可减少15%的备用容量需求
- 旋转备用：通过30分钟超前预测，减少20%的燃气机组待机损耗
- 负荷聚合：辅助分布式能源的协同调度，提升系统整体效率12-18%

#### 2. 新能源场站建设
在九州地区光伏电站群（装机容量120MW）和岩手风电场（50MW）的实测数据显示：
- 预测结果与实际出力曲线的R2值达0.91（传统模型为0.78）
- 预测误差的均方根值（RMSE）从7.2%降至4.8%
- 在2023年3月14日（强对流天气）的预测误差仍控制在8.5%以内

#### 3. 未来优化方向
研究团队提出三阶段演进路线：
- 短期（1年内）：集成数值天气预报（NWP）数据，提升长时预测能力至12小时
- 中期（2-3年）：开发动态网格分辨率系统，山区区域分辨率提升至50米
- 长期（5年）：构建多能源耦合预测框架，整合水力、储能等多类型数据源

### 六、行业影响与技术创新
#### 1. 技术范式转变
该研究标志着可再生能源预测从"数据驱动"向"物理驱动+数据增强"范式的转变：
- 物理约束：通过CSI/AI指标建立能量与气象要素的定量关系
- 空间建模：Shepard插值技术实现测站数据的自然延伸
- 智能优化：MOST算法突破梯度消失的瓶颈

#### 2. 经济效益估算
以岩手风电场为例，采用本模型后：
- 每年减少运维成本约380万日元（基于15%的预测误差降低）
- 增加电力交易收益约2200万日元（通过误差优化实现容量补偿）
- 碳排放减少量相当于种植12万棵树

#### 3. 环境效益
模型成功将风电场弃风率从8.7%降至3.2%，光伏电站的度电成本下降14%。按日本2022年可再生能源装机容量计算，整体年减排量可达2.3亿吨CO?当量。

### 七、结论与展望
本研究构建的统一预测框架在多个关键指标上实现突破：
- 时间预测：15分钟至6小时连续预报（MAE≤12%）
- 空间精度：100米网格分辨率（误差<8%）
- 多能源协同：预测误差率降低至18.7%

未来研究将重点解决三个问题：①建立跨季节的AI动态更新机制；②开发地形自适应的插值算法；③实现与气象预报系统的实时数据融合。该框架的通用性已体现在对湿度、温度等气象要素的预测验证中，其技术路径为构建"气象-能源"智能体提供了重要参考。