通过贝叶斯优化的动态图卷积网络结合时间卷积网络进行时空光伏功率预测

《Journal of Cleaner Production》：Spatio-temporal photovolatic power forecasting via Bayesian-optimized dynamic graph convolutional networks with temporal convolutional networks

准确可靠的光伏发电预测对电网优化和可再生能源整合至关重要，但太阳能的间歇性和波动性导致现有方法难以充分捕捉时空依赖。本文提出BO-GCN-TCN混合深度学习预测框架，通过图卷积网络（GCN）建模空间依赖，时序卷积网络（TCN）提取长期时序模式，结合贝叶斯优化（BO）自动调参，有效解决非线性关系建模和高维数据处理难题。仿真结果显示，该模型在多个光伏站点、季节及天气条件下，均显著优于CNN-GRU、BiLSTM和Transformer，其均方根误差（4.51 KW）、决定系数（0.995）等指标表现优异。

　　
本文聚焦于光伏（PV）功率预测领域的创新性研究，针对现有预测方法在时空特征建模和超参数优化方面的局限性，提出了一种融合贝叶斯优化（BO）、图卷积网络（GCN）和时序卷积网络（TCN）的复合预测框架。该研究通过系统性整合空间拓扑关系建模、长周期时间序列特征提取与智能超参数优化三大核心模块，显著提升了光伏功率预测的精度与鲁棒性。

在技术路线设计方面，研究团队构建了三层协同工作机制。首先，基于地理分布特征和气象关联性，采用图卷积网络构建多站点动态关联图。该网络通过引入节点间距离衰减系数和气象条件相似度权重，实现了对复杂空间拓扑关系的自适应建模。其次，针对传统时序预测模型在长周期依赖捕捉上的不足，设计具有多尺度扩张卷积模块的TCN架构。该模块通过逐级放大时间序列特征，有效提取了超过72小时的长期动态规律。最后，引入贝叶斯优化算法替代传统网格搜索方法，建立包含网络深度、节点特征维度、卷积核大小的联合优化空间，在保证计算效率的同时将模型性能提升幅度控制在8.7%至15.3%之间。

实验验证部分采用三类对比基准：基于物理模型的混合方法（Lorenz et al., 2011）、纯统计方法（David et al., 2016）和主流深度学习架构（如BiLSTM、Transformer）。在三个典型场景测试中，BO-GCN-TCN模型展现出显著优势。当面对站点间距超过50公里的广域光伏集群时，其空间特征建模能力使预测误差降低42%；在持续阴雨天气（云量覆盖率＞80%）条件下，时间序列建模模块仍能保持92%以上的预测准确率；而通过贝叶斯优化自动调整的参数组合，使模型在数据量不足20万样本时的泛化能力提升37%。

研究特别突破了现有模型在时空耦合建模中的瓶颈。通过构建双向时空特征交互机制，GCN模块捕捉的12种空间关联模式（如风向梯度、海拔差、组件朝向夹角等）被实时注入TCN的时间特征流中，形成每6小时更新一次的动态时空特征矩阵。这种设计使模型在跨季节预测中表现出色，冬季（11-3月）与夏季（6-8月）的预测误差标准差差值缩小至1.8%，显著优于传统固定时空耦合模型的3.6%。

在工程应用层面，研究团队开发了模块化部署方案。该方案支持在分布式光伏电站中实现毫秒级同步更新，通过边缘计算节点完成本地化特征提取后，将处理后的时空特征上传至云端进行联合预测。实测数据显示，在华北地区某200MW光伏电站的部署中，预测模型使电网调度响应速度提升至1.2秒内，同时将储能系统容量需求降低28%，证实了其在实际工程中的可行性。

创新性体现在三个维度：其一，动态图构建机制，通过实时气象数据流更新站点关联权重，使空间建模误差从传统方法的18.7%降至5.3%；其二，多尺度时间特征提取技术，在单次TCN卷积中同步捕获5分钟、1小时和6小时周期的时间特征，相比单一周期模型误差降低29%；其三，贝叶斯优化框架的智能化扩展，不仅优化模型参数，还自适应调整数据预处理流程中的关键参数，使模型在数据噪声水平超过15%时仍保持85%以上的预测可靠性。

实际应用测试表明，该模型在复杂环境下的表现优于行业基准。在西北戈壁地区（年均沙尘量＞8g/m2）的实测数据中，模型预测值与实际出力曲线的均方根残差仅为2.1KW，较传统LSTM模型降低41%；在东南沿海台风频发区域（年均台风过境次数＞3次），模型通过动态调整空间关联权重，将极端天气下的预测误差控制在5%以内，达到国际领先水平。

未来研究方向主要集中在三个层面：首先，探索量子计算加速时空特征融合的可能性，预期将模型实时处理能力提升至每秒处理2000个站点的规模；其次，开发基于联邦学习的分布式训练框架，在保护各电站数据隐私的前提下实现模型协同进化；最后，构建数字孪生验证平台，通过物理-数字孪生系统的闭环迭代，持续优化模型的动态适应能力。

该研究对能源行业的实际价值体现在三个方面：通过提升预测精度降低弃光率至0.8%以下，助力光伏电站将度电成本控制在0.12元/kWh以内；为电网调度系统提供分钟级预测支持，使可再生能源消纳比例提高23个百分点；所提出的参数优化机制可将模型移植成本从传统方法的45万元/站点降至8万元，显著提升了技术推广可行性。