光伏发电预测：两种数值天气预报数据对分析与机器学习模型性能的影响研究

《Energy Conversion and Management-X》：Photovoltaic energy forecast; influence of two numerical weather forecast datasets on the performance of an analytical and three machine learning models

本研究针对光伏发电因天气波动导致的预测难题，创新性地对比了欧洲ECMWF与区域MeteoGalicia两种数值天气预报数据，结合前馈神经网络、支持向量回归和非线性自回归外生神经网络三种机器学习方法及传统解析模型，在小样本条件下实现了24小时光伏功率的高精度预测。结果表明，前馈神经网络模型表现最优，夏季预测R2达0.9，且机器学习模型能部分补偿天气预报误差，为能源管理系统优化提供了重要技术支撑。

　　

随着欧盟设定2030年可再生能源占比42.5%的目标，光伏发电作为分布式能源的重要组成部分，其波动性成为电网消纳的突出挑战。尤其在高比例自消费场景中，光伏功率的精准预测直接关系到能源管理系统的调度效率。然而，天气因素的强随机性使得传统物理模型预测精度受限，而机器学习方法虽展现出潜力，但在小样本数据集及不同数值天气预报数据源下的性能对比研究尚不充分。

为解决上述问题，西班牙巴斯克大学研究团队在《Energy Conversion and Management-X》发表论文，系统评估了ECMWF和MeteoGalicia两种数值天气预报数据对三类机器学习模型及解析模型预测性能的影响。研究基于法国Bidart地区5.6 kWp光伏系统实测数据，分别选取夏季（8月23日-9月18日）和秋季（11月6日-12月2日）两个典型季节的27天数据进行验证。结果表明，前馈神经网络在夏季预测中R²最高达0.9，且采用MeteoGalicia数据的模型整体优于ECMWF版本。尤为重要的是，机器学习模型展现出对天气预报误差的补偿能力，其精度波动远小于传统解析模型。

关键技术方法包括：①基于15天时间窗口的多步预测框架；②前馈神经网络采用Sigmoid隐藏层与线性输出层结构；③非线性自回归外生神经网络通过延迟反馈机制处理时序特征；④支持向量回归采用径向基核函数并通过贝叶斯优化调参；⑤解析模型通过Modelica平台构建光伏系统物理方程。

2.1 案例项目描述

依托伊扎贝尔科技园光伏自消费示范项目，使用2004年安装的5.6 kWp东南朝向光伏阵列数据，以30分钟间隔采集2021年4月以来的发电记录。研究特别关注不同季节下气象数据与发电功率的映射关系。

2.2 数值天气预报数据源分析

通过泰勒图量化两种预报数据与Météo-France实测数据的偏离程度，发现MeteoGalicia在夏季和秋季的辐照度预测均更接近实测值。例如夏季时段MeteoGalicia与实测值的相关系数达0.98，而ECMWF为0.95，这种优势直接传导至光伏预测精度提升。

4. 结果与讨论

4.1 夏季预测性能

前馈神经网络在三种气象数据下R²均超过0.88，其中采用MeteoGalicia数据时较持久性模型提升9.6%。解析模型在使用预报数据时出现显著性能衰减，证实机器学习方法对天气预测误差具有缓冲作用。

4.2 秋季预测挑战

在天气多变的秋季，所有模型精度普遍下降，但前馈神经网络仍保持0.74以上的R²。特别值得注意的是，当使用ECMWF数据时，仅前馈神经网络能同时超越随机模型和持久性模型基准，凸显其鲁棒性优势。

4.3 误差分析

平均绝对误差指标显示，支持向量回归在秋季预测中误差最低（196.73 W），但前馈神经网络在综合评分中表现最优。通过连续7天的预测曲线对比可见，机器学习模型能有效跟踪多云天气下的功率波动，而解析模型则出现系统性偏差。

研究结论表明，前馈神经网络结合区域尺度数值天气预报数据可显著提升小样本条件下的光伏预测精度。该方法为新建光伏系统的早期功率预测提供了实用解决方案，其误差补偿机制更凸显机器学习在能源管理应用中的独特价值。未来研究将聚焦于预测置信区间计算及实际能源管理系统集成，进一步推动可再生能源消纳的技术革新。