基于点群域全覆盖的分布式清洁能源功率预测应用研发

本项目针对分布式清洁能源功率预测，提出了点群域全覆盖功率预测算法，为县域级分布式清洁能源系统提供高精度、智能化的功率预测解决方案。项目通过融合多源气象数据、历史功率数据和深度学习模型，实现了对分布式光伏、风电等清洁能源的15分钟-72小时滚动预测，突破了传统预测方法在空间覆盖度和时间精度上的限制，为电网调度、储能配置和需求响应提供了可靠的数据支撑。

在"双碳"战略目标和新电力系统建设背景下，分布式清洁能源装机容量快速增长，已成为电力系统的重要组成部分。然而，分布式清洁能源固有的间歇性、波动性和空间分散性给电网运行带来了严峻挑战。传统基于单点气象站的预测方法难以准确反映县域尺度内不同区域的能源出力特性，导致预测误差大、调度困难，无法满足现代电力系统对精细化调度的需求，严重制约了清洁能源的高效消纳。