案例介绍
功率预测项目围绕光伏、风电等新能源场景，聚焦短期（分钟级至小时级）、中期（日级至周级）发电功率的精准预测，破解新能源出力随机性强、波动大的调度难题。基于时间序列预测技术，融合历史功率数据、辐照度/风速等气象时序特征及设备状态参数，构建多模型融合框架：采用LSTM/Transformer捕捉长程时序依赖，结合XGBoost挖掘特征非线性关系，对多云、极端天气等特殊场景引入注意力机制强化关键时段学习。支持点预测（具体功率值）与区间预测（置信区间），兼顾预测精度与不确定性量化，可提前数小时至数天输出预测结果，为电网调度、储能配置及电站运维提供决策依据，有效降低弃风弃光率，提升新能源消纳能力。
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