A题 光伏电站发电功率日前预测问题
问题背景
光伏发电是通过半导体材料的光电效应，将太阳能直接转化为电能的技术。光伏电站是由众多光伏发电单元组成的规模化发电设施。
光伏电站的发电功率主要由光伏板表面接收到的太阳辐射总量决定，不同季节太阳光倾角的变化导致了辐照强度的长周期变化，云量、阴雨、雾霾等气象因素导致了辐照强度短周期变化。当光伏电站接入电网时，光伏电站发电功率的波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。因此，准确预测光伏电站的发电功率，有助于电力调度部门提前安排调度计划，从而确保电网的功率平衡和运行安全。
光伏电站发电功率日前预测是未来24小时至48小时的发电功率进行预测。由于光伏电站上方的云量、阴雨、雾霾等气象因素的不确定性，导致光伏发电功率难以准确预测。因此，如何提升光伏电站发电功率预测精度成为当前工程领域关键技术问题。
问题分析：
问题1：着重物理解释 + 数据可视化（年/日曲线）。
问题2–3：突出特征工程、模型选择理由、误差对比。
问题4：体现“分辨率→信息增益→功率精度”链条，可附降尺度前后辐照热图。
数据来源：PVOD 数据集（河北省，2018–2019）
内容：包含10个光伏电站的15分钟分辨率的历史发电功率（LMD）和NWP数据，时间跨度为2018年7月1日至2019年6月13日。NWP数据由WRF模型生成，包含7个气象变量。该数据较为完整，适用于研究季节性和地理因素对预测精度的影响。
1. 数值天气预报数据（NWP，由WRF模型生成）
| 字段名 | 中文含义 | 单位 | 示例/说明 |
| nwp_globalirrad | 全局水平辐照度 | W/m² | 0（夜间或无日照时） |
| nwp_directirrad | 直接辐射辐照度 | W/m² | 0 |
| nwp_temperature | 气温 | ℃ | 22.78（2米高度处的气温） |
| nwp_humidity | 相对湿度 | % | 96.85（高湿度，可能阴雨） |
| nwp_windspeed | 风速 | m/s | 4.28（10米高度处的风速） |
| nwp_winddirection | 风向 | 度（°） | 339.41（北风偏西，0°为正北，顺时针增加） |
| nwp_pressure | 大气压 | hPa | 1007.27 |
2. 实测气象与发电数据（LMD，地面监测站）
| 字段名 | 中文含义 | 单位 | 示例/说明 |
| lmd_totalirrad | 实测总辐照度 | W/m² | 0（与NWP一致，无日照） |
| lmd_diffuseirrad | 实测散射辐照度 | W/m² | 0 |
| lmd_temperature | 实测气温 | ℃ | 25.9（通常为电站附近的气温传感器数据） |
| lmd_pressure | 实测大气压 | hPa | 1006.299988 |
| lmd_winddirection | 实测风向 | 度（°） | 353（与NWP风向可能存在偏差） |
| lmd_windspeed | 实测风速 | m/s | 1.1（通常低于NWP风速，因测量高度不同） |
| power | 电站输出功率 | kW | 0（夜间或无日照时无发电） |
3. 时间字段
| 字段名 | 中文含义 | 格式说明 | 示例 |
| date_time | 时间戳 | 年/月/日 时:分 | 2018/8/15 16:00（15分钟分辨率） |
数据统计分析：
针对数据，本文对PVOD 数据集中 10 个光伏电站的功率数据进行了质量分析，围绕缺失率、非零功率比例、单位容量平均功率以及功率波动性等四个核心指标展开，旨在为后续建模、评估和优化提供数据基础判断。
本次对10个光伏电站功率数据的分析表明（表1），各站点数据完整、无缺失，具备良好的建模基础。其中，station05在发电活跃度、单位容量发电效率和功率稳定性方面表现最优，适合作为典型站点建模参考；而station07和station09发电时长较短、波动性较高，需在后续研究中重点关注其不稳定性与潜在异常。整体分析为电站建模分组、性能评估和运维优化提供了重要依据。
图1对各光伏电站的装机容量进行了对比分析。从柱状图可以看出，大部分电站的装机容量集中在20000 kW左右，只有station00的容量明显较小，仅为6600 kW，而station05容量最大，达到了35000 kW。这一差异为后续分析各站发电能力及其容量因子的比较提供了重要背景。
通过电站地理位置的气泡图2可以直观地看出，各站点在空间上的分布情况。多数站点集中于经纬度114°E、38°N附近，地理位置相对集中，而部分站点如station09则位于较东侧位置。气泡大小代表了容量，进一步揭示了地理分布与装机容量之间可能的关联。例如，容量较大的station05位于较密集区域，而容量最小的station00则较为孤立。
图3展示了不同站点光伏组件的倾斜角度设置。从图中可以看出，大多数电站采用了33°的倾角配置，呈现出明显的集中趋势。这种统一的倾角设定可能是考虑到了区域日照条件及安装规范，从而在设计阶段就已优化了组件的角度设置以最大限度接收太阳辐射。
图4对各站点的日功率数据进行了详细分析。图中蓝线代表每日总辐照量，橙线则表示对应的日均功率。从图像可观察到，辐照与输出功率之间存在显著的相关性，但在某些时期也出现了明显偏差，可能是由于天气状况、设备故障或运维条件等外部因素影响。整体而言，各电站的输出功率具有一致的波动周期，表现出明显的季节性特征，如冬季辐照量和功率较低，夏季则较高。
图5 各电站日均功率序列相关性矩阵
为了进一步探究电站间输出特性的相关性，构建了日均功率序列的相关性热力图5。从图5中可以看到，多数站点之间的相关系数都在0.6以上，表明电站之间的输出存在一定的一致性趋势。尤其是station02与station03、station05等的相关性高达0.9以上，可能是由于这些站点地理位置相近、气候条件相似所致。而部分相关性较低的站点如station01与station04，可能存在地理、设备或运维管理上的差异。
综上所述，通过对电站装机容量、地理位置、组件倾角、日功率波动以及各站相关性等多维度信息的综合分析，不仅为后续光伏发电性能的评价奠定了数据基础，也揭示了站点间可能的共性与差异性。这些发现对于提升整体光伏系统效率、进行区域级调度优化具有重要的参考价值。
问题1分析：基于历史功率的光伏电站发电特性分析
问题1：基于光伏电站的地理位置信息，结合太阳辐照计算理论可发功率，研究其长周期（季节性变化）和短周期（日内波动）特性。根据实际功率与理论可发功率的偏差，分析光伏电站发电功率特性。
目标：从历史功率数据出发，分析光伏电站的发电行为特征，包括季节性趋势、日内变化、功率波动以及与物理理论可发电量的偏差。
数据驱动与物理建模：利用站点提供的辐照数据（如lmd_totalirrad）与温度信息（lmd_temperature），结合组件倾角与太阳几何位置关系，可以推算出单位面积的辐照入射量，再乘以组件效率与面积，得到理论发电功率。该值代表“理想天气”或“设备无故障”情况下的功率上限。
| 符号 | 符号说明 |
| power | 实际输出功率 |
| lmd_totalirrad | 现场实测全辐照 |
| lmd_diffuseirrad | 现场散射辐照 |
| lmd_temperature | 组件环境温度 |
| Capacity | 装机容量 |
| Array_Tilt | 组件倾角 |
分析思路：
1、构建理论可发功率基准：
利用辐照+ 温度推算理论功率：
