国家科学技术发明奖答辩汇报PPT—风光发电功率预测算法融合研究项目(附源文件)

2026-04-27 07:43:37

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案例解析

本项目面向国家 “双碳” 战略下新能源大规模并网的重大需求，针对风光发电功率预测领域的卡脖子问题，创新提出 “在线建模、实时调整、集中分布” 的在线互动预测方法，构建多源数据融合、混合预测模型、智能系统架构的全链条技术体系，突破传统离线建模的局限，显著提升预测精度与实时性，实现新能源发电功率预测技术的自主可控，为电网安全稳定运行与新能源产业发展提供核心支撑。

1. 立项背景与重大需求

风光发电是我国能源转型的核心支撑，精准功率预测是保障其大规模并网的关键技术。项目紧扣国家能源战略，针对行业对预测精度、实时性的更高要求，以及国外技术依赖等问题，开展自主技术攻关，推动我国新能源领域自主可控，符合国家政策与产业发展方向。

2. 核心卡脖子问题

当前行业普遍采用 “离线建模、模型封装、模型嵌入” 模式，存在模型更新滞后、复杂场景适配差、在线互动技术缺失等痛点，同时面临数据融合难、模型泛化性不足、实时性与计算复杂度失衡等技术瓶颈，严重制约新能源并网安全与消纳。

3. 核心技术创新

围绕多源数据融合、混合预测模型、模型构建层、系统应用层四大维度开展技术创新，构建统一数据融合框架，引入 AI 与自动化技术实现模型自动构建与更新，结合 CNN 等深度学习与物理模型，搭建云原生分布式系统，全面提升预测精度、实时性与智能化水平。

4. 应用成果与价值

技术已应用于全球新能源发电预测市场，显著提升风光发电预测精度，减少发电损失，推动新能源产业发展。项目成果具备高创新性与实用性，可有效保障电网稳定运行，促进新能源消纳，提升我国在新能源领域的国际竞争力与自主可控能力。

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