双通道特征提取与基于天气信息的两阶段聚类算法在短期光伏发电预测中的应用

《Renewable Energy》：Dual-Channel Feature Extraction and Weather-Guided Two-Stage Clustering for Short-Term Photovoltaic Power Prediction

双通道气象特征提取与两阶段聚类结合的短时光伏功率预测模型，通过STL分解与残差修正提取八项动态统计量，采用GMM初步聚类后通过气象引导的层次聚类自适应合并，区分低/高波动集群并分别采用XGBoost和BiLSTM-Attention残差修正策略，在新疆与澳大利亚Alice Springs两个区域数据集上验证，将均方根误差降低24-40%，R2值提升至0.99，有效缓解过平滑和相位滞后问题。

　　短时光伏（PV）功率预测在电网稳定性和可再生能源整合中扮演着至关重要的角色。随着全球对可持续能源的重视，光伏技术作为替代传统化石能源的重要手段，其预测精度直接影响到电力系统的运行效率和可再生能源的利用水平。然而，现有的预测模型在捕捉低频趋势与高频波动方面存在局限，难以全面反映光伏输出的复杂特性。为此，本文提出了一种融合双通道气象特征提取、两阶段聚类以及残差校正的混合预测框架，旨在提升预测的准确性与鲁棒性。

### 研究背景与意义

传统化石能源的不可持续性促使全球加速向可再生能源转型。然而，可再生能源的间歇性和波动性给电网带来了诸多挑战，如频率波动、电压不稳定等问题。光伏技术因其直接将太阳能转化为电能，且在所有太阳能利用中占比超过95%，成为最具潜力的替代能源之一。短时光伏功率预测因此成为优化电网运行、提升可再生能源利用率的关键环节。精准的预测不仅有助于电力调度和规划，还能提高能源系统的整体效率。

当前，光伏功率预测方法主要分为物理模型、统计模型和机器学习/混合模型三大类。物理模型基于能量转换原理，通过辐照度分解、转置计算和反射/遮挡分析构建模型链。尽管这些模型在特定条件下表现出一定的准确性，但它们对气象条件的适应性较差，且受光伏系统配置的影响较大。相比之下，统计模型通过建立历史功率输出与气象变量之间的经验关系进行预测，但其线性设计使得在异常天气下表现不佳。近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，LSTM及其混合结构成为捕捉时间序列依赖性和天气驱动的突变波动的有效工具。尽管如此，单一模型的预测性能仍存在局限，特别是在处理复杂气象变化时。

此外，分解和聚类技术在光伏预测中也逐渐成为关键的特征工程策略。这些方法通过改善输入表示，增强了模型的稳定性与泛化能力。研究表明，融合这些步骤的混合模型在预测精度上显著优于单一模型，尤其是在处理相同数据集时，特征工程往往能取得最佳效果。因此，如何更全面地提取气象特征、更有效地进行聚类划分，成为提升光伏预测性能的重要方向。

### 挑战与不足

尽管已有大量研究致力于提高光伏功率预测的准确性，但在以下几个方面仍存在显著不足。首先，输入特征的多样性不足。多数方法仅从单一角度提取特征，如时间序列分解、气象统计或波动性指数，未能全面捕捉多维气象结构的动态变化。其次，聚类方法的复杂性有限。当前主流的聚类技术多基于K-means及其变体，这些方法假设数据分布为球形且均衡，与光伏输出的多峰性和强扰动特性不匹配，难以准确反映气象变化与功率波动之间的非线性关系。最后，数据集的规模和地理多样性受限。多数研究的数据采集局限于单一站点或气候区域，且时间分辨率有限，这在一定程度上影响了模型在不同地理和气象条件下的泛化能力。

这些不足导致现有模型在处理复杂气象条件时仍存在一定的局限性。例如，在平稳区间，模型可能过度拟合局部细节，而在不稳定条件下，难以有效捕捉高频突变。因此，有必要开发一种能够全面捕捉气象特征、灵活划分气象状态，并具备良好泛化能力的预测框架。

### 提出的混合预测框架

为了解决上述问题，本文提出了一种双通道气象特征提取与两阶段聚类相结合的混合预测框架。该框架的核心思想是通过多维度的特征提取和动态的聚类划分，实现对光伏功率输出的更精准预测。以下是该框架的主要贡献：

1. **双通道气象特征提取**
本研究设计了一种双通道特征提取方法，以更全面地量化气象数据对光伏功率的影响。首先，原始时间序列与STL分解后的残差序列分别作为输入，从中提取八项统计与动态指标。这种双通道的表示方式能够更有效地捕捉气象数据的随机性、长期记忆效应以及混沌行为，同时保持对强波动日气象扰动的高敏感性。

2. **两阶段聚类策略**
为防止过度分割并突出天气驱动的输出差异，本文采用两阶段聚类方法。首先，使用高斯混合模型（GMM）对每日功率序列进行初步聚类，将具有相似特征的功率序列划分为不同的簇。随后，通过基于天气引导的自适应层次聚类方法，进一步合并这些簇，确保在相似气象条件下，功率序列被归为同一类别。这种方法不仅能够区分低波动与高波动的气象状态，还能避免因过度分割导致的模型泛化能力下降。

3. **针对不同簇的独立预测器训练**
在完成两阶段聚类后，针对每个簇分别训练独立的预测器。这种针对性建模方式能够全面捕捉每个簇特有的波动模式，从而在预测精度上取得显著提升。同时，通过避免将气象差异较大的样本强制纳入同一参数集，有效减少了预测偏差。

4. **差异化的预测策略**
根据簇的波动特性，本文为不同簇设计了差异化的预测策略。对于低波动簇（LV Clusters），采用XGBoost模型进行预测，因其在平稳区间表现出快速收敛和高精度的特性。而对于高波动簇（HV Clusters），则结合XGBoost的长期趋势预测与BiLSTM-Attention模块的残差校正，以更有效地处理高频波动。这种策略的灵活性使得模型能够更好地适应不同气象条件下的功率输出变化。

### 实验设计与数据集

本文的实验基于两个具有不同地理和时间分辨率的光伏数据集：新疆（中国）和澳大利亚的Alice Springs。新疆的光伏电站位于乌尔禾戈壁地区，具有较大的地理覆盖范围和较高的装机容量。而Alice Springs的数据则来源于澳大利亚的典型光伏电站，其气象条件和功率输出特性与新疆有所不同。通过对比这两个数据集的预测结果，可以验证所提框架在不同地理环境下的适用性与泛化能力。

在数据预处理阶段，首先对数据集进行缺失值插值和异常段剔除，以确保数据质量。随后，通过相关性分析确定关键的气象特征，如太阳辐射、温度、湿度、风速等。这些特征被输入到STL分解模块中，以分离趋势、季节性和残差部分。接下来，双通道特征提取方法对分解后的序列进行处理，提取八项统计与动态指标。这些指标包括平均值、方差、极值、波动率、周期性、长记忆性等，用于后续的聚类分析。

在聚类阶段，首先使用GMM对每日功率序列进行初步聚类，然后通过自适应层次聚类方法进一步合并簇。这一过程不仅考虑了功率序列的波动特性，还结合了气象特征的动态变化，使得聚类结果更加准确和合理。最终，每个簇内的功率序列具有相似的气象特征和波动模式，从而为后续的预测策略提供了坚实的基础。

### 模型性能与结果分析

在实验中，所提框架在新疆和Alice Springs两个数据集上均表现出优越的预测性能。与先进的模型如PatchTST和TimesNet相比，其预测误差降低了高达30%。在新疆数据集上，预测误差降低了24–40%，而在Alice Springs数据集上，预测精度（R2）达到了0.99，显示出模型在不同地理环境下的强大适应能力。

此外，该框架在处理复杂气象条件时展现出良好的鲁棒性。例如，在新疆的沙尘天气条件下，模型仍能保持较高的预测精度，而不会因局部细节的过度拟合而影响整体性能。这表明所提框架在实际应用中具有较高的工程价值，能够有效支持电力调度、负荷分配和可再生能源可靠性评估等任务。

### 模型的创新点与优势

本文提出的混合预测框架在以下几个方面具有创新性与优势。首先，双通道特征提取方法能够更全面地捕捉气象数据的动态变化，包括趋势、季节性和残差部分。这种多维度的特征提取方式有助于提升模型对复杂气象条件的适应能力。其次，两阶段聚类策略通过结合GMM和自适应层次聚类，实现了对功率序列的精准划分，避免了因过度分割导致的模型泛化能力下降。同时，该策略还能够区分低波动与高波动的气象状态，为后续的预测策略提供了科学依据。

再者，针对不同簇的独立预测器训练方式，使得模型能够更精准地捕捉每个簇特有的波动模式。这种方法不仅提高了预测精度，还减少了因气象差异较大而带来的预测偏差。最后，差异化的预测策略，如在低波动簇中采用XGBoost模型，而在高波动簇中结合XGBoost与BiLSTM-Attention模块，使得模型能够灵活应对不同气象条件下的功率输出变化，从而提升了整体预测性能。

### 实际应用与工程价值

该框架不仅在理论层面具有创新性，而且在实际应用中展现出显著的工程价值。通过将复杂的气象特征与功率波动模式相结合，模型能够更准确地预测光伏功率输出，从而为电力调度和负荷管理提供可靠的数据支持。此外，模型在不同地理环境下的良好泛化能力，使其能够广泛应用于多种类型的光伏电站，无论其地理位置如何，均能保持较高的预测精度。

在实际应用中，模型的预测结果可用于优化电网运行、提高可再生能源利用率以及评估光伏系统的可靠性。例如，在电力调度过程中，准确的功率预测有助于合理安排发电与负荷之间的平衡，减少电网频率波动和电压不稳定的风险。在可再生能源整合方面，模型能够帮助电力系统更好地应对光伏输出的不确定性，从而提高整体系统的稳定性与效率。

### 结论与展望

本文提出的混合预测框架在短时光伏功率预测方面展现出显著的优势。通过双通道气象特征提取与两阶段聚类策略，模型能够更全面地捕捉气象数据的动态变化，并有效区分不同波动状态的功率序列。这种灵活的预测策略不仅提升了模型的预测精度，还增强了其在不同地理和气象条件下的适应能力。实验结果表明，该框架在新疆和Alice Springs两个数据集上均取得了优于现有模型的预测效果，显示出其在实际应用中的巨大潜力。

未来的研究可以进一步探索该框架在更多地理区域和气象条件下的适用性，以验证其在不同环境下的泛化能力。此外，可以尝试将该框架与其他先进的预测技术相结合，如强化学习、迁移学习等，以进一步提升模型的预测性能和适应性。同时，随着数据采集技术的进步，未来可以获取更高分辨率和更广泛覆盖的数据集，从而为模型的优化和改进提供更多依据。

综上所述，本文提出的混合预测框架为短时光伏功率预测提供了一种新的思路和方法，具有重要的理论和工程价值。通过更全面的特征提取、更精准的聚类划分以及更灵活的预测策略，该框架能够有效应对光伏功率预测中的复杂问题，为可再生能源的高效利用和电网的稳定运行提供有力支持。