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《基于GraphNeuralNetwork（GNN）区域光伏集群功率聚合预测精度提升》

一、概述

1.1报告背景与研究意义

随着全球能源结构转型的加速推进，光伏发电在电力系统中的装机占比持续攀升，其发电功率的随机性与波动性给电网的安全稳定运行带来了巨大挑战。在区域电网层面，单一光伏电站的出力波动往往具有极强的不可预测性，但光伏集群在空间尺度上存在着显著的平滑效应，如何有效挖掘这种空间互补特性，成为提升预测精度的关键突破口。传统的预测方法多侧重于单站时间序列特征的挖掘，忽略了电站之间复杂的空间拓扑关联，导致在云团过境等复杂气象条件下，集群功率预测的误差较大