近日，林洋運維與澳大利亞新南威爾士大學（UNSW）光伏與可再生能源工程學院的聯(lián)合研究成果《跨尺度光伏功率轉(zhuǎn)換模型評估：物理、機器學習與混合方法》（Assessing Solar-to-PV Power Conversion Models: Physical, ML, and Hybrid Approaches Across Diverse Scales）正式發(fā)表于能源領(lǐng)域權(quán)威期刊《Energy》。該研究通過多模型融合與算法創(chuàng)新，突破復(fù)雜場景下光伏功率預(yù)測精度瓶頸，為光伏電站高效運維與電力交易智能化提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

技術(shù)突破混合模型破解預(yù)測難題

研究團隊系統(tǒng)性評估了物理模型、機器學習（ML）及混合模型在不同規(guī)模電站中的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)：

1.中小型場景：物理模型依托實時氣象數(shù)據(jù)與電學參數(shù)，無需歷史數(shù)據(jù)即可快速響應(yīng)，標準化均方根誤差（nRMSE）低至5.29%，適用于動態(tài)環(huán)境下的實時預(yù)測；

2.中型場景：支持向量回歸（SVR）等機器學習模型通過歷史數(shù)據(jù)訓練，預(yù)測精度顯著優(yōu)化，nRMSE降至3.97%，驗證數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的場景適配性；

3.大型復(fù)雜場景：傳統(tǒng)ML模型因輻照度非線性波動（如云層突變）誤差升至6.20%，成為行業(yè)痛點。

創(chuàng)新方案：研究團隊提出時間感知多級混合器（Temporal-aware Multi-level Mixer, TMM）算法，通過傅里葉時序編碼動態(tài)解析輻照度波動特征，并與物理IV模型耦合實現(xiàn)功率精準計算。實驗表明，混合模型在100 MW電站的全年測試中，均方根誤差（RMSE）由傳統(tǒng)ML模型的5.54 MW降至3.35 MW，誤差降幅超40%，顯著提升復(fù)雜場景下的預(yù)測魯棒性與泛化能力。

技術(shù)落地驅(qū)動電力交易系統(tǒng)智能化升級

此項成果已深度應(yīng)用于林洋運維電力交易輔助決策系統(tǒng)，帶來三大核心升級：

1.風險精細化管控：融合高精度功率預(yù)測與市場電價波動模型，動態(tài)優(yōu)化發(fā)電計劃與交易策略，降低現(xiàn)貨市場風險敞口；

2.收益動態(tài)最大化：結(jié)合儲能系統(tǒng)充放電效率與電價峰谷特性，制定收益最優(yōu)的能源調(diào)度方案，提升電站全生命周期經(jīng)濟性；

3.運維主動化預(yù)警：集成實時性能監(jiān)測與預(yù)測偏差分析，提前識別組件異常工況，減少非計劃停機損失。

系統(tǒng)基于“物理模型+人工智能”雙核驅(qū)動架構(gòu)，深度融合衛(wèi)星遙感氣象數(shù)據(jù)、光伏電站實時工況與電力市場動態(tài)信息，通過深度學習算法構(gòu)建覆蓋輻照強度預(yù)測、發(fā)電效能評估至交易策略優(yōu)化的全流程決策閉環(huán)。該解決方案采用智能分析引擎實現(xiàn)功率預(yù)測與交易策略的實時動態(tài)耦合，在日前/實時電力市場環(huán)境中賦能企業(yè)用戶達成分鐘級決策響應(yīng)與資產(chǎn)收益最大化目標。

展望未來技術(shù)融合驅(qū)動能源轉(zhuǎn)型

此次戰(zhàn)略合作實現(xiàn)了機理模型與人工智能融合技術(shù)的里程碑式突破，標志著新能源預(yù)測算法正式進入工程化驗證階段。林洋運維將聯(lián)合新南威爾士大學（UNSW）深化產(chǎn)學研協(xié)同，重點攻關(guān)光伏功率預(yù)測與虛擬電廠集群控制、分布式能源點對點交易機制的適配性研究，實現(xiàn)“預(yù)測-調(diào)控-交易”技術(shù)閉環(huán)，為構(gòu)建彈性電力系統(tǒng)、驅(qū)動零碳能源轉(zhuǎn)型提供核心技術(shù)支撐。