基于残差自适应归一化的多国可再生能源发电预测方法研究

针对多国可再生能源(RES)发电预测中数据分布偏移导致的模型性能下降问题，研究人员提出了一种新型残差自适应归一化层(Residual Adaptive Normalization)，通过重新引入归一化过程中丢弃的模态信息，显著提升了深度学习(DL)模型在跨国数据上的预测精度。该方法在保加利亚、希腊和罗马尼亚三国四年期数据集上验证有效，为构建跨区域RES预测基础模型提供了关键技术支撑。

　　

随着全球能源结构向可再生能源(RES)转型，光伏(PV)和风力发电的并网规模持续扩大。然而，这些清洁能源的间歇性特征给电网调度带来巨大挑战——风速的瞬时变化或云层遮挡都可能导致发电功率剧烈波动。传统解决方案依赖于高精度短期预测，但现有深度学习(DL)模型面临一个根本性矛盾：要提升预测性能需要海量训练数据，而国家层面的RES数据却极度稀缺。例如，预测整个希腊的PV发电量时，训练数据仅能来自希腊本国历史记录，无法像计算机视觉领域那样通过并行采集扩充数据集。

这种数据瓶颈使得Transformer等先进架构难以充分发挥性能。虽然理论上可以整合多国数据，但不同地域的RES发电特征存在显著差异：北欧与南欧的日照强度、风机型号的功率曲线、甚至光伏板的老化程度都会造成数据分布偏移(Distribution Shift)。直接混合训练反而会导致模型性能下降，这种现象在自回归任务中尤为明显。

针对这一挑战，研究人员创新性地提出了残差自适应归一化方法。该方法的核心突破在于：传统自适应归一化技术虽能消除分布差异，但会丢失对预测至关重要的模态信息；而新方法通过残差连接重新注入这些关键特征，使模型既能利用跨国数据的规模优势，又能保持对本地化特征的敏感性。实验证明，该方法在保加利亚、希腊和罗马尼亚三国组成的跨区域数据集上，对日前和日内多个预测时段的PV/风电预测误差显著降低。

关键技术方法包括：1) 设计残差自适应归一化层处理输入数据x_t
∈R^N
的时间序列窗口X_t
∈R^N×T
；2) 构建深度学习回归器f_W
(X_t
)预测目标值y_t+H
；3) 采用四年度跨国数据验证模型泛化能力。

Related work
现有研究多集中于单国RES预测，虽尝试使用卷积神经网络(CNN)和注意力机制，但跨国数据利用仍属空白。传统域适应方法难以应对有限数据条件下的分布偏移问题。

Proposed method
创新点在于将归一化参数以残差形式重新引入网络，既保留自适应归一化消除分布偏移的优势，又通过y?_t+H
=f_W
(X_t
)的架构设计恢复对本地特征的表征能力。

Experimental evaluation
在三国四年期数据集上测试显示，新方法相比基准模型在四个预测时段均方误差降低12-18%，尤其对风电预测改善显著。

Conclusions and discussion
该研究首次实现跨国RES数据的高效利用，为构建可再生能源预测基础模型奠定基础。残差设计思路可扩展至其他时序预测任务，其数据高效特性对医疗等小样本领域具有重要参考价值。论文由Nikolaos Passalis等人完成，发表在《Pattern Recognition Letters》。