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考虑NWP传递熵因果验证的光伏功率预测误差溯源方法
Photovoltaic Power Forecasting Error Tracing Method Considering NWP Transfer Entropy Causality Verification
叶林 · 吕可欣 · 裴铭 · 罗雅迪 等6人 · 电力系统自动化 · 2025年1月 · Vol.49
功率预测误差溯源有助于分析误差成因并优化预测模型。光伏功率预测误差受数值天气预报（NWP）精度及多气象要素影响显著，现有方法难以对多种NWP数据进行定量归因。为此，提出一种结合NWP传递熵因果验证的误差溯源方法。首先采用滑动窗算法对预测误差进行趋势划分，并结合变分模态分解实现频域特征提取，获得误差特征段；进而利用传递熵检验不同NWP变量与误差间的因果关系，并量化各NWP数据对误差特征段的贡献度。算例验证表明，该方法能有效溯源由NWP引起的光伏功率预测误差。
解读: 该NWP传递熵因果验证的误差溯源方法对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过传递熵量化气象要素与预测误差的因果关系，可直接集成到SG系列光伏逆变器的功率预测模块，实现误差成因的精准定位。该方法结合变分模态分解的频域分析能力，可优化PowerTitan储能系统的充放电策略制定...
基于模型学习偏移修正的短期风电功率预测方法
A Model Learning Bias Correction Approach for Short-Term Wind Power Forecasting
陈延旭潘世纪赵永宁叶林 · 电力系统自动化 · 2025年1月 · Vol.49
现有数据驱动的风电功率预测模型因学习偏移性问题，易偏向学习分布集中的样本，导致泛化能力不足。为此，提出一种学习偏移修正的短期预测方法。通过分析差异化样本对预测偏移的影响机制，对时序样本进行分类表征；针对难以预测的极端天气、异常及相似不平衡样本，结合场景生成、渐进式掩码检测与特征增强策略联合修正学习偏移；利用Shapley值评估各类样本重要性，验证修正策略的合理性。实例表明，该方法显著提升预测精度与模型泛化能力。
解读: 该风电功率预测方法对阳光电源储能和光伏产品线具有重要应用价值。首先，其学习偏移修正技术可优化ST系列储能变流器的调度控制策略，提升PowerTitan大型储能系统在风光储联合运行时的能量管理效率。其次，该方法的极端工况处理机制可应用于SG系列逆变器的MPPT算法优化，增强产品在恶劣天气下的发电效率。...