关键词：图神经网络GNN、区域风光功率预测、风电功率预测、光伏功率预测、场站相关性、时空预测、图注意力GAT、STGCN、DCRNN、Graph WaveNet、Transformer、Informer、多源气象融合、概率预测、P10/P50/P90、虚拟电厂、风光基地、聚合预测、偏差考核、现货交易
1. 为什么“区域预测”不能只做“逐站预测再求和”？
在风光基地、集团多场站、虚拟电厂（VPP）等场景里，预测目标往往不止是“某一个风电场/光伏电站准不准”，而是：
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区域总出力（聚合功率）要稳定、误差要小；
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空间分布要合理，便于调度和断面约束评估；
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爬坡风险要可控，储能和备用安排要有依据；
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交易报量要有概率区间（P10/P50/P90），便于风险定价。
很多系统的默认做法是：
看似合理，但容易踩三个坑：
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场站误差相关性被忽略：同一股天气系统影响多个场站，误差会同涨同跌。
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空间传播规律缺失：风带/云带有移动方向，上游变化会先出现，下游滞后出现。
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聚合误差不等于逐站误差之和：逐站看起来都“还行”，但聚合后的峰值偏差可能更大。
因此，区域级风光功率预测要更准，必须显式建模：
场站之间的“互相影响”（空间相关性 + 传播关系 + 共因子耦合）。
这正是图神经网络（GNN）在新能源预测场景里最核心的价值。
2. 场站“互相影响”到底是什么？先把影响机制讲清楚
所谓“互相影响”，并不是说电站真的会互相“改变彼此的出力”，而是指：
多场站功率变化 共同受同一个或相近的气象驱动因素影响，从而在统计上表现为相关性与时空耦合。
常见的三类耦合机制：
2.1 同因子耦合（Common Driver）
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同一冷空气过程影响一个区域内多个风电场；
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同一云系影响多个光伏电站；
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导致多个场站功率“同涨同跌”。
2.2 空间传播耦合（Propagation）
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风带沿地形走廊移动；
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云团沿风向平移；
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上游站点先变化，下游站点后变化（存在时间滞后）。
2.3 网络耦合（Network Constraint）
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同一升压站/同一送出通道的功率会受共同的约束（限发、断面）。
-
导致多个场站出力在某些时段出现“共同截断”。
这些机制决定了：区域预测是一个典型的时空序列预测问题。
3. 为什么选择 GNN？它在区域预测里解决什么痛点？
传统模型的表达方式通常是：
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每个站点一个独立模型（LSTM/Transformer），最后求和；
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或把所有站点拼成一个大向量输入（维度爆炸、难训练）。
GNN 的优势在于：
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天然适配“多节点系统”：一个场站=一个节点，区域=一张图；
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能把“空间关系”变成可学习的参数：边权、注意力可以学习；
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计算规模可控：节点增加时不需要把输入拼成超大向量；
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可解释性更强：可以看到哪些站点对哪些站点影响大（边权/注意力）。
一句话：
GNN 是把“空间相关性”显式编码进模型结构里，而不是希望模型“自己悟出来”。
4. 建模核心：如何把“场站互相影响”转成一张图？
这是 GNN 是否落地的关键：图怎么构建？边怎么定义？
设区域有 NNN 个场站，构建图：
G=(V,E,W)G=(V,E,W)G=(V,E,W)
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VVV：节点（场站）
-
EEE：边（站点之间的连接关系）
-
WWW：边权（影响强度）
4.1 图构建方法一：地理邻接图（Geo-kNN）
最常见、最稳妥的基线：
-
每个场站连接距离最近的 kkk 个场站；
-
边权与距离成反比：
优点：简单稳定、可解释。
缺点：无法表达“非近邻但强相关”的情况（例如同一风廊道）。
4.2 图构建方法二：相关性图（Correlation Graph）
用历史数据计算相关性：
-
Pearson 相关、互相关、互信息；
-
取相关性前 kkk 的站点连边。
特别建议加入“时间滞后互相关”，捕捉传播关系：
取最大相关时的滞后 τ\*\tau^\*τ\* 作为传播延迟特征。
优点：能捕捉“远距离强相关”。
缺点：相关性会随季节/天气型变化，需要动态更新。
4.3 图构建方法三：气象驱动图（Weather Similarity Graph）
更高级、效果通常更好：
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用多源气象融合场特征（风速、风向、云量、辐照等）；
-
计算站点之间气象特征相似度；
-
相似度高的连边。
优点：贴近物理机制，泛化更强。
缺点：需要稳定的气象数据底座。
4.4 动态图（Dynamic Graph）：让边权随时间变化
区域风光的相关性不是常数，而是随天气型变化的。
动态边权思路：
这里 f(⋅)f(\cdot)f(⋅) 可由小型网络学习，实现“今天云系从西往东走，就让西→东边权变大”。
工程建议：
先用“地理kNN图”跑通；
再引入“相关性图”；
最后升级“气象驱动动态图”。
这样稳、可控、迭代快。
5. 图神经网络怎么和时间序列结合？三类主流框架
区域功率预测是“图 + 时间”的组合，常见框架如下。
5.1 框架A：STGCN（空间卷积 + 时间卷积）
-
空间：图卷积（GCN）
-
时间：1D卷积（Temporal Conv）
适合：短临、局部时序模式明显的场景（如15分钟粒度）。
5.2 框架B：DCRNN（扩散卷积 + RNN）
-
空间：扩散图卷积（适合传播）
-
时间：GRU/LSTM
适合：存在明显传播滞后的风带/云带场景。
5.3 框架C：GAT/Graph WaveNet + Transformer/Informer（推荐）
-
空间：图注意力（GAT）或自适应邻接（Graph WaveNet）
-
时间：Transformer/Informer 处理长序列
适合：日内/日前预测、长序列、多站点规模较大。
推荐组合（工程可落地）：
图注意力 GAT + Informer：
GAT 学“谁影响谁”
Informer 学“未来怎么演变”
并且可扩展到概率预测（分位数输出）。
6. 输入特征怎么设计？别只喂功率
要把“互相影响”建模好，输入不要只有功率历史，建议至少包含：
6.1 功率与状态（必选）
-
历史功率 Pi(t−L:t)P_i(t-L:t)Pi(t−L:t)
-
可用容量/限发标记（关键）
-
设备状态（停机、检修、故障）
6.2 多源气象（强烈建议）
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风电：轮毂高度风速风向、边界层高度、温度、气压
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光伏：GHI/DNI/云量、温度、湿度
6.3 时间与日历特征（必选）
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时刻、星期、节假日
-
DOY（年内日序）用于季节变化
6.4 站点静态特征（可选但有帮助）
-
经纬度、高程、地形坡度
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装机容量、机型/组件类型
-
场站类型（风/光）
重点提醒：
如果不把“限电/检修”显式输入或剔除训练样本，区域模型会学到错误规律，导致聚合预测被“共同截断”拖偏。
7. 输出层：点预测不够，区域预测更需要概率预测
交易与调度都需要“风险区间”：
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P10：保守下界
-
P50：中位预测
-
P90：乐观上界
这样能避免“单站都准但聚合不准”的尴尬。
8. 评估与验证：怎么证明 GNN 确实带来增益？
建议从三层指标评估：
8.1 单站指标
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nRMSE / nMAE / P95偏差
8.2 聚合指标（重点）
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区域总功率 nRMSEagg_{agg}agg
-
爬坡误差（ramp error）
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峰值偏差（max error）
8.3 业务指标（最终看这层）
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偏差考核金额下降多少
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平衡费用下降多少
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现货交易收益增加多少
-
储能调度效率提升多少（循环次数/净收益）
工程经验里常见的规律是：
GNN 对聚合预测的提升幅度通常大于对单站预测的提升幅度。
因为它能显著降低“同涨同跌误差”与“传播滞后误差”。
9. 工程落地路线：从可用到可赚的四步法（建议直接照做）
Step 1：先跑通“地理kNN图 + 逐站预测基线”
建立对照组，确定收益基准。
Step 2：上线“GAT/Graph WaveNet + 时序模型”
先做点预测，再做聚合一致性约束。
Step 3：引入“动态图 + 多源气象融合”
边权随时间变化，显著提升天气过程适应性。
Step 4：升级“概率预测 + 调度策略仿真”
输出 P10/P50/P90，把预测转成交易/调度策略收益。
落地关键：
必须有回退机制（基线预测兜底）
必须有漂移监控（季节变化/机组变化）
必须把业务收益做成报表（不然很难推动推广）
10. 常见问题FAQ（利于百度收录）
Q1：图神经网络预测一定比 LSTM/Transformer 更准吗？
不一定。单站层面未必显著更准，但在“多场站聚合预测、空间传播场景”中，GNN通常优势明显。
Q2：边（场站关系）怎么选才最合理？
工程建议从“地理kNN”起步，再引入“历史滞后相关性”，最终用“气象相似度动态边权”作为最优方案。
Q3：没有高质量气象数据，能做 GNN 吗？
可以，但效果上限会受限。建议至少保证一套稳定NWP，并把限电/检修等状态处理干净。
Q4：GNN 适合 15分钟还是 1小时粒度？
两者都适合：
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15分钟更适合 STGCN/CNN类短临结构；
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1小时更适合 GAT + Transformer/Informer 的日内/日前结构。
11. 结语：区域风光预测的本质，是“把空间相关性变成可学习的结构”
区域风光功率预测真正的难点，不是“某个站点怎么建模”，而是：
多场站之间的共同驱动、传播滞后与网络约束，如何进入模型。
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