摘要：针对光伏电站功率预测中存在的非线性强、波动大及外部环境复杂等问题，引入大模型进行预测误差修正方法研究。通过多维气象数据与历史运行数据的深度融合，构建高精度修正机制，实现对预测偏差的动态调整。该方法能够有效降低预测误差，提高发电功率预测的稳定性与可靠性，为光伏电站运行优化、调度决策与新能源消纳提供支撑，具有较强的应用价值和推广意义。关键词：光优电站 大模型，发电功率预测，误差修正

引言：

随着光伏装机规模的持续扩大，电网对发电功率预测的准确性提出了更高要求。然而，受天气突变、辐照度波动及设备运行状态影响，传统 存在偏差，难以满足新能源并网与调度需求。大模型凭借强大的数据表征与学习能力，在复杂非 关系建模 展现出优势。将其引入光伏发电功率预测误差修正，不仅有助于提升预测精度，还能为新能源消纳与电网安全运行提供更可靠的技术支撑。

一、光伏电站发电功率预测中的误差特征与挑战

光伏电站发电功率预测在新能源消纳与 行中具有重要意义，但实际运行环境复杂多变，导致预测误差不可避免。首先，光伏功率 影响，具有明显的日周期和季节性规律。然而，这些规律常因 照的剧烈波动，进而导致功率曲线短时起伏明显。传统线性模型在 较大局限，预测结果与实际运行偏差加大。此外，地理位置、地形条件以及 强度和功率输出产生叠加效应，进一步加剧预测难度。

在光伏电站运行过程中，设备本身的性能差异与状态变化也是功率预测误差的重要来源。组件衰减、逆变器效率变化、温度系数影响及灰尘 值产生偏差。尤其是在大规模光伏电站中，设备数量庞大且运行状 出掩盖，从而难以在预测模型中准确反映。数据采集与传输过程中 的延迟 也会对预测精度构成挑战。不同电站间的运维水平差异，使得同样的气象条件下可能表现出完全不同的功率响应，这种不确定性为预测误差的控制带来了更大难度。

新能源并网规模快速扩张，电网对功率预测精度的要求不断提高，误差修正的必要性愈发凸显。传统统计学方法或浅层机器学习模型往往依 据与功率输出间的复杂非线性关系，尤其在多变天气条件下，预测精度 占比提升，较大的预测偏差不仅会影响电网的调度灵活性，还可能引发频 接威胁电力系统安全。由此可见，深入剖析光伏功率预测误差的形成机制，并探索 修正方法，已成为实现高比例新能源并网和推动能源转型的重要前提。

二、基于大模型的误差修正方法构建与实现机制

光伏电站发电功率预测中的误差 设备运行状态的双重影响，传统方法在面对多维度、非线性特征时往往表现不 能力，能够在海量数据中挖掘潜在关系并自动优化参数，因此成 络、 注意力机制和时序建模方法，可以在多尺度时间序列 从而弥补传统模型在特征表达和泛化能力方面的不足。在构建修 辐照度、 气温、风速、湿度等多源气象数据，同时结合历史功率曲线和运行监测数据 模态信息的融合与统一建模。

在具体实现机制上，大模型的修正方法可分为数据预处理、特征提取与动态修正三大环节。首先在数据预处理阶段，应对缺失值、异常值进行合理修复与剔除，保证输入数据的质量与一致性。随后通过嵌入层、卷积网络和时序编码器对气象与功率数据进行特征提取，获得高维度的表达空间。在这一过程中，注意力机制能够突出关键特征，例如突变天气对功率波动的贡献，从而提高模型对突发性情况的敏感度。最终在动态修正环节，引入残差学习结构，将初始预测结果与大模型输出相结合，实现对预测偏差的逐步校正。该过程不仅提高了预

测精度，还增强了模型对不同场景的适应能力。

大模型修正方法的有效性依赖于持续的训练与反馈机制。通过在线学习与增量更新，模型可以不断吸收最新的运行数据，对外部环境变化保 结 迁移学 策略 可将不同电站的数据进行共享和优化，提升模型在多区域、多电站应用 需在计算资源与实时性之间取得平衡，采用轻量化模型压缩与分布式 高效运行。通过这一系列构建与实现机制，基于大模型的误差修正方法 P与 展现出优势，也为光伏电站功率预测的工程化落地提供了可行路径。

三、预测精度提升效果及应用前景分析

基于大模型的发电功率预测误差修正方法在实践应用中展现出显著效果。通过多维度气象信息与历史功率数据的深度融合，模型能够更准确地捕捉非线性波动规律，对突发天气导致的偏差进行快速响应。在实际案例中，该方法明显降低了预测均方误差和平均绝对百分比误差，使得短期预测与超短期预测的精度均有提升。尤其在云层快速移动或气象条件急剧变化的场景下，修正后的预测结果更接近实际功率输出，体现了大模型在复杂环境下的强大适应性。这种改进不仅提升了预测的可靠性，也为光伏电站运营提供了更为稳定的参考依据。

在电网运行与新能源消纳方面，预测精度的提升具有重要意义。高精度预测能够帮助调度部门更合理地分配备用容量，降低因偏差过大引发的频率波动和电压异常风险。同时，电站运营方可以根据更准确的预测结果优化运行策略，提高设备利用率并降低维护成本。在新能源消纳层面，预测误差的有效控制能够提升可再生能源的接入比例，缓解弃光问题，推动绿色能源在电力系统中的消化与利用。此外，修正后的预测结果还可为市场交易和电力现货市场提供更可靠的报价依据，增强光伏电站在电力市场中的竞争力。

未来的发展前景表明，大模型在光伏功率预测领域仍有广阔空间。随着计算能力提升与算法迭代，模型能够实现更高维度、更大规模的数据建模， 结合边缘计算和分布式智能控制，可在电站现场实现实时修正，增强预测 多电源协同预测将成为趋势，有助于构建区域性新能源预测平台， 支持与产业推动，基于大模型的预测修正方法有望在智能电网、能源 大 用，成为提升新能源利用效率与保障电力系统稳定运行的重要支撑。

结语：

光伏电站发电功率预测的准确性关系到电网安全与新能源高效消纳。通过引入大模型构建误差修正方法，能够充分挖掘气象与功率数据的潜在 偏差并增强模型的适应性。研究结果表明，该方法不仅显著提升了预测精度，还为电网调 能源利用提供了坚实支撑。未来，随着计算技术与数据共享的不断发展，大模型修正方法将在更大范围内应用推广，为能源结构优化和“双碳”目标实现贡献力量。

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