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已更新數據、思路和模型
問題1：基于歷史功率的光伏電站發電特性分析
建模與求解思路：
首先，需要收集光伏電站的歷史發電功率數據、地理位置信息（經緯度、海拔、傾角等）以及太陽輻照數據。基于地理位置和太陽輻照理論，計算理論可發功率，通常使用太陽位置算法（如SPA）計算太陽高度角和方位角，結合光伏板的傾角，估算理論輻照強度。理論可發功率可通過光伏板效率、面積和輻照強度計算得出。
接下來，分析實際功率與理論功率的偏差。長周期特性可通過按月或季節劃分數據，觀察發電功率的季節性變化規律；短周期特性則按日內時間分辨率（如15分鐘）分析，研究云量、溫度等氣象因素對功率波動的影響。可通過繪制功率曲線、偏差分布圖或統計指標（如均值、方差）量化分析。
最后，結合氣象數據（如云量、溫度）解釋偏差原因，例如陰雨天氣導致實際功率顯著低于理論值，晴天則接近理論值。通過相關性分析或回歸模型，驗證氣象因素對功率偏差的影響程度。
問題2：建立基于歷史功率的光伏電站日前發電功率預測模型
建模與求解思路：
采用時間序列模型或機器學習方法，僅依賴歷史功率數據進行預測。常用模型包括：
統計模型：如ARIMA或SARIMA，適用于捕捉功率數據的季節性和趨勢性。
機器學習模型：如隨機森林、XGBoost或LSTM神經網絡，可處理非線性關系。LSTM尤其適合時序數據，能記憶長周期依賴關系。
步驟：
數據預處理：填充缺失值、歸一化數據，劃分訓練集（第2、5、8、11個月外的數據）和測試集（指定月份最后一周）。
特征工程：提取時間特征（小時、日、月）、滯后特征（前1天、前1周同一時刻的功率值）。
模型訓練與驗證：使用訓練集擬合模型，測試集評估性能。誤差指標（如RMSE、MAE）按附件1公式計算，僅統計白晝時段（通過日出日落時間確定）。
優化方向：通過交叉驗證調參，或集成多個模型提升魯棒性。
問題3：建立融入NWP信息的光伏電站日前發電功率預測模型
建模與求解思路：
在問題2基礎上，引入NWP數據（如輻照、溫度、云量）作為額外特征。模型選擇可擴展為：
多變量LSTM：直接處理時序功率與氣象數據。
特征融合模型：如將氣象數據與歷史功率拼接后輸入XGBoost。
關鍵分析：
預測精度對比：比較問題2和問題3的誤差指標，若融入NWP后誤差降低（如RMSE減少），說明氣象信息有效。
場景劃分方案：根據氣象條件（晴天、多云、雨天）或季節劃分數據，分別訓練子模型。驗證時，先分類場景再調用對應模型，觀察分場景預測是否優于全局模型。
驗證方法：計算各場景下的誤差指標，若分場景預測精度更高，則說明場景劃分合理。
問題4：探討NWP空間降尺度能否提高預測精度
建模與求解思路：
傳統NWP分辨率較低（千米級），而光伏電站面積較小，需通過降尺度獲取更精細的氣象數據。方法包括：
空間插值：如克里金插值或反距離加權（IDW），將NWP數據插值到電站位置。
機器學習：訓練回歸模型（如隨機森林），以周圍NWP網格點為輸入，預測電站局部氣象數據。
驗證與分析：
對比實驗：使用原始NWP和降尺度后的數據分別訓練問題3的模型，比較預測誤差。若降尺度后誤差降低，說明方法有效。
原因分析：降尺度能減少空間偏差，尤其對地形復雜或氣象突變區域效果顯著。可通過可視化插值前后氣象場差異佐證。
局限性：若電站區域氣象均勻，降尺度可能提升有限，需結合地理數據具體分析。
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