光伏发电预测：5种时序模型对比与优化实践

1. 光伏预测模型对比实验概述

在北半球能源系统中，光伏发电预测一直是个既关键又棘手的课题。作为一名长期从事能源数据分析的工程师，我深知准确预测光伏发电量对电网调度和能源管理的重要性。这次实验我选择了五种主流时序预测模型——Transformer、BiLSTM、Transformer-BiLSTM、CNN-BiLSTM和CNN，使用真实的北半球光伏数据进行横向对比测试。

这个实验的特殊之处在于：

1. 采用多变量输入（包括辐照度、温度、湿度等6个气象参数）
2. 时间分辨率达到15分钟级别
3. 包含完整的季节性周期数据
4. 实现了从数据预处理到模型评估的全流程自动化

关键提示：光伏预测的难点不仅在于模型选择，更在于如何正确处理气象数据与发电量之间的非线性时变关系。实验中我发现，某些天气突变场景（如快速云层移动）对模型鲁棒性是极大考验。

2. 数据准备与特征工程

2.1 数据集构建

使用北半球某光伏电站2020-2022年的运行数据，包含：

• 气象数据：GHI（全球水平辐照度）、环境温度、组件温度、相对湿度、风速、云量
• 发电数据：逆变器交流侧功率输出（归一化处理）

matlab复制% 数据加载示例
rawData = readtable('PV_Data_North.csv');
features = rawData{:, {'GHI','Temp','Humidity','WindSpeed','CloudCover'}};
target = rawData.OutputPower;

2.2 关键预处理步骤

1. 异常值处理：采用改进的Z-score方法检测异常发电数据

   matlab复制mad = median(abs(target - median(target)));
   z_score = 0.6745*(target - median(target))/mad;
   outliers = find(abs(z_score)>3.5);
   

2. 特征标准化：对气象变量采用RobustScaler（更能抵抗异常值）

   matlab复制[features_scaled,center,scale] = normalize(featu