基于物理信息神经网络的光伏发电功率预测OA

精准的光伏发电功率预测对保障电网稳定运行和实现“双碳”目标具有重要的意义,针对目前纯数据驱动光伏功率预测方法缺乏物理可解释性、过度依赖训练样本,导致在数据稀缺或环境突变时精度下降的问题,提出一种基于物理信息神经网络的预测方法。该方法将太阳辐照、环境温度作为核心物理因子,通过物理模型量化其对功率的作用机制,并将其物理关联与单调性偏导关系作为约束项嵌入神经网络的损失函数;同时,利用数据驱动方式学习湿度、风速等9类环境特征的非线性调制作用,实现机理与数据的协同融合。实验结果表明,在小样本压力测试下,当训练量仅为96组时,物理信息神经网络预测模型的均方误差仅为8.83,远优于嵌入物理约束前的神经网络的61.89;在晴、阴、多云等典型天气下,该方法均能保持物理一致性并有效提升预测精度。该方法有效克服了传统物理模型考虑因子不足及深度学习等模型缺乏因果解释的缺陷,显著提升了模型在数据稀缺及复杂气象环境下的鲁棒性与泛化能力。