摘要
对火电、可再生电力、水电及进口电力的准确日度预测是现货市场交易和日前调度的关键。然而，短训练历史、不完整的运行信息以及各目标驱动因素的差异制约了预测精度和泛化能力。为应对这些挑战，本研究提出了一种Delta增强、验证引导的框架，用于配置针对各目标的具体预测路径。Delta表示方法捕捉火电和水电发电量的日间变化。针对内部可再生能源发电目标，采用区域目标日天气预报接口进行回溯应用，该接口汇总每个天气变量13个层级区域预报列（共24个天气变量）并纳入6个日历变量。对于每个目标，通过时间序列验证选择一条可接受的预测路径，该路径由预报来源信息、目标表示方式、预测变量族、可选时间表示方式及输出规则共同定义。路径一经选定，即对其进行重新拟合并固定用于后续预测。评估涵盖中国某区域电力系统的四个内部目标以及法国的六个全国尺度目标。97天的评估结果显示，火电、可再生能源发电、水电及进口电力的R2值分别为0.8084、0.7337、0.7782和0.5212。固定的火电和可再生能源预测路径相较于Persistence基线（即沿用前一日数值）分别将RMSE降低了23.2%和50.9%。这些发现表明，在数据受限条件下实施针对性预测是可行的。
