天气预报

2022年2月，随着新一代新能源功率预测系统的上线，新疆新能源发电有了“天气预报”。该系统应用人工智能（AI）等10余种算法深度挖掘电气运行数据与风光资源数据，可以随时掌握未来一段时间新能源电量情况，进一步促进新能源消纳。

为提高风电功率预测精度，提出了一种有机融合深度反馈学习与注意力机制的短期风电功率预测方法。首先，以风电场数值天气预报(numerical weather prediction, NWP)为原始输入，基于双层长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)模型对风电功率进行初步预测。其次，利用极端梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGBoost)算法构建误差估计模型，以便在给定未来一段时间内NWP数据的情况下对初步预测误差进行快速估计。然后，利用自适应白噪声完备集成经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)将初步预测误差分解为不同频段的误差序列，并将其作为附加性反馈输入，对风电功率进行二次预测。进一步在二次预测模型中引入注意力机制，为风电功率预测序列与误差序列动态分配权重，由此引导预测模型在学习过程中充分挖掘学习与误差相关的关键特征。最后，仿真结果表明所提方法可显著提高短期风电功率预测的可靠性。

针对配电网短期负荷预测受到众多复杂天气特征等随机不确定性因素影响，以及传统预测模型难以有效分析不同特征序列之间的相关性等问题，提出一种考虑天气特征与多变量相关性的配电网短期负荷预测方法。首先，提出多变量快速最大信息系数(multi-variable rapid maximal information coefficient, MVRapidMIC)提取相关性高的天气特征序列。其次，引入探索性因子分析法(exploratory factor analysis, EFA)，对高相关性特征序列进行降维处理。最后，将维度分段(dimension-segment-wise, DSW)机制和两阶段注意力(two-stage attention, TSA)机制与Informer模型结合，提高预测模型对不同特征序列相关性的分析能力。通过DTU 7K 47节点实际配电网的历史负荷数据开展仿真测试，验证所提方法的预测精度、鲁棒性和时效性。

目前数值天气预报(numerical weather prediction, NWP)风速修正方法大多基于纵向误差的幅值特性评估建模，忽视了NWP风速序列与历史风速序列间超前或延迟效应导致的横向误差对NWP风速修正的潜在影响。因此，提出计及NWP风速横纵向误差的循环确定性策略梯度(recurrent deterministic policy gradient, RDPG)风速修正模型。首先，基于加权欧式距离相似度确定各个NWP风速待修正点超前/滞后时序区间(lead/lag timing interval, LLTI)边界，构成强相关时序区间。然后，采用LLTI内统计特征代替该区间NWP原始气象特征，并基于沙普利可加性解释法(shapley additive explanation, SHAP)归因理论，根据每个特征的边际贡献评估不同特征对模型输出的影响程度。最后，建立基于RDPG的NWP风速修正模型。通过算例分析，验证了所提方法在超短期、短期预测的不同时间尺度下修正NWP风速的有效性和可行性。

8月30日，国网重庆市电力公司调度控制中心自动化处专责刘伟登录重庆市电力供需统筹平台，平台主界面正中的重庆地图十分显眼，各区县的实时负荷情况由不同颜色标注。主界面左侧，未来24小时、7天的天气预报、连续高温天数等气象信息一览无余，主界面正下方展示着大客户用能计划，右侧依次展示了降温负荷、充电负荷等数据。他点开电力精准平衡板块，仔细查看当日的常规能源、新能源、外购电、储能电源等4类电源的实时出力、占比等情况，开展数据分析工作。