刘周斌 徐崇斌 王鑫磊 陈前2, 左欣2, 吴俣 徐丹露

结合遥感数据的光伏发电功率预测方法

刘周斌1徐崇斌*2,3,4王鑫磊3陈前2,3左欣2,3吴俣5徐丹露1

（1国网浙江省电力有限公司双创中心，杭州 310051）（2 北京空间机电研究所，北京 100094）（3 北京航天创智科技有限公司，北京 100076)（4 北京市航空智能遥感装备工程技术研究中心，北京 100094）（5 中国科学院空天信息创新研究院，北京 100094）

在光伏发电功率预测中，地表太阳辐射量的准确获取十分重要，卫星遥感能够定量获得区域气象和环境信息，为此提出结合卫星遥感数据的光伏发电功率预测方法。文章基于高时间分辨率卫星数据，采用深度学习方法，获取大范围内的地表太阳辐射数据，进而结合光伏发电功率数据和气象数据，进行光伏发电功率预测。结果表明，采用文章提出的预测方法，光伏发电功率4h预测平均功率精度为2=0.92，均方根误差RMSE=0.99MW，24h预测平均功率精度为2=0.78，RMSE=0.60MW。文章研究可为大范围光伏功率预测提供参考。

太阳辐射 光伏发电功率 短期预测 深度学习 航天遥感应用

0 引言

光伏发电是我国实现碳达峰、碳中和目标的一个重要手段。根据国际能源署（International Energy Agency，IEA）发布的全球光伏报告[1-2]，截止2020年底，全球累计光伏装机760.4GW，中国累计光伏装机254.4GW，占比33.45%。2020年中国新增光伏容量48.2GW，较2019年增长60.13%，增长速度最快。

在能源结构中，光伏累计发电量占比稳步提升，新能源绿色电能替代作用不断增强。但是光伏发电功率受日照、地理条件、大气环境、气象等因素的影响，具有显著的波动性和随机性[3-4]。……