【光伏风电功率预测】风电机组 / 光伏逆变器侧的本地短临预测：能替代中心预测吗？

原创于 2025-12-19 15:11:42 发布 · 608 阅读

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关键词：
本地短临预测、风电机组侧预测、光伏逆变器侧预测、边缘计算、功率预测、超短期预测、中心预测、多源气象、SCADA、AI 预测、CNN-LSTM、Transformer、储能控制、AGC、虚拟电厂、预测对比

1. 背景：为什么“预测”开始往机组和逆变器侧下沉？

随着新能源并网规模扩大，预测需求正在发生明显变化：

时间尺度变短：
从“日前/日内”逐步向 15 分钟、5 分钟甚至 1 分钟级演进；
控制对象更细：
不再只是“场站总功率”，而是：
- 单台风机；
- 单组逆变器；
- 储能 PCS 的实时功率跟踪；
控制闭环更快：
AGC、一次调频、虚拟电厂、储能控制，都要求预测“快、稳、就地可用”。

在这种背景下，一个问题被频繁提出：

如果在风电机组或光伏逆变器侧，直接做本地短临预测，
还能不能依赖中心预测？
甚至：本地预测，能不能替代中心预测？

这篇文章从工程、算法和业务三个层面，系统拆解这个问题。

2. 先把概念说清楚：什么是“本地短临预测”？

2.1 中心预测（Central Forecast）的典型特征

部署位置：
- 集团数据中心 / 云平台 / 电网平台；
数据来源：
- 多源 NWP（全球 + 区域 + 短临）
- 场站 SCADA 汇总数据；
时间尺度：
- 日前（24–72h）
- 日内（0–24h，15min / 1h）；
预测对象：
- 场站级 / 区域级总功率；
主要用途：
- 交易报量
- 偏差考核
- 调度计划
- 备用安排。

2.2 本地短临预测（Edge / Local Nowcasting）的定义

所谓“本地短临预测”，通常指：

部署在风电机组控制器 / 场站 PLC / 光伏逆变器网关 / 边缘服务器；
主要输入：
- 本机组 / 本逆变器的实时 SCADA；
- 就地观测（机舱风速、转速、桨距角，组件温度、电流电压等）；
时间尺度：
- 1–30 分钟为主；
输出：
- 未来几分钟到几十分钟的功率趋势或变化量；
服务对象：
- AGC / AVC
- 储能快速跟踪
- 功率平滑
- 设备级控制与保护。

一句话概括：

中心预测 = 看全局、看远期；
本地短临预测 = 看细节、看眼前。

3. 本地短临预测为什么“看起来很有吸引力”？

很多工程人员和设备厂家，对本地预测寄予厚望，原因主要有四点。

3.1 延迟低，响应快

不依赖中心调度、云端推理；
数据就地采集、就地计算；
对 1–5 分钟级控制尤为重要。

3.2 能捕捉“最后一公里”的局地扰动

中心预测再准，也存在客观限制：

NWP 网格分辨率有限；
无法感知：
- 单台风机的阵风；
- 逆变器局部遮挡；
- 瞬时云边效应；
- 尾流与机组相互干扰。

而本地模型可以直接“看到”：

风速突变；
转速、桨距变化；
DC 侧电压、电流异常；
云遮挡引起的功率陡降。

3.3 与控制系统天然耦合

在以下场景中，本地预测非常有价值：

风机功率爬坡控制；
光伏功率平滑；
储能 PCS 快速跟踪；
限功率、逆功率保护提前预判。

3.4 边缘计算成本下降

随着：

工业 PC；
ARM 边缘设备；
轻量化 AI 框架（ONNX、TensorRT）；

本地部署 CNN-LSTM、轻量 Transformer 已具备工程可行性。

4. 那么问题来了：本地短临预测真的能“替代”中心预测吗？

结论先行：

不能。
但如果用得对，它可以显著“补强”中心预测。

下面从三个维度解释原因。

5. 维度一：数据视角——本地预测“看得近，但看不远”

5.1 本地模型的核心数据优势

本地预测强在：

高时间分辨率；
强设备相关性；
对异常、突变非常敏感。

典型输入包括：

风电：
- 机舱风速、风向；
- 转速、桨距角；
- 发电机转矩；
光伏：
- DC 电压、电流；
- 组件温度；
- 逆变器状态；
时间特征：
- 最近 5–30 分钟序列。

5.2 但它存在“天然数据天花板”

本地预测 几乎不具备 以下能力：

看 30 分钟以后的天气形势；
判断：
- 冷空气是否正在逼近；
- 云团是否即将覆盖整个场站；
获取：
- 区域尺度的风场 / 云场演变；
- 上游场站的变化信息。

因此：

本地短临预测，本质是“时间外推 + 局地模式识别”，
而不是“真正的天气预测”。

6. 维度二：算法视角——本地模型更像“滤波器”，不是“预报器”

6.1 本地短临模型常见算法

在工程中，本地预测常用模型包括：

AR / ARIMA（简单但稳定）
卡尔曼滤波 / 自适应滤波
LSTM / GRU
CNN-LSTM（识别局部波形）
轻量 Transformer（少头数、短序列）

这些模型的共同特点是：

强依赖历史状态；
对突变敏感；
对长期趋势无能为力。

6.2 一个关键事实：

本地模型学不到“未来会发生什么”，只能学到“接下来怎么延续”

例如：

风速已经在上升 → 未来 5 分钟可能继续上升；
光伏功率在抖动 → 接下来可能继续波动。

但它无法回答：

20 分钟后会不会来一阵大风？
云团是不是即将完全遮挡？

这些信息，只存在于 更大尺度的气象场 中。

7. 维度三：业务视角——交易与调度不可能只靠本地预测

从业务角度看，本地预测存在三个无法回避的限制。

7.1 无法支撑交易报量

交易侧需要的是：

未来 1–24 小时的功率区间；
P10 / P50 / P90；
风险可量化的预测。

本地短临预测：

时间尺度太短；
不稳定；
难以统一管理和审计。

结论：

本地预测不具备交易合规性和可解释性基础。

7.2 无法支撑区域/基地级调度

调度关注的是：

区域总功率；
爬坡风险；
断面约束；
储能整体协调。

单台机组或单逆变器的预测，即便再准，也无法解决：

多场站联动；
空间相关性；
系统级约束。

7.3 运维与管理复杂度极高

如果完全依赖本地预测：

每台设备一套模型；
需要独立监控、升级、回滚；
算法一致性难以保证。

这在规模化风光基地中几乎不可控。

8. 正确答案：本地预测不能替代，但可以成为关键一环

真正成熟、可持续的工程方案，应该是：

中心预测为“主干”，
本地短临预测为“末端修正与控制增强”。

下面给出一个被大量验证的 双层预测架构。

9. 推荐架构：中心预测 + 本地短临预测的协同框架

9.1 架构总览

9.2 中心预测的角色

决定“大方向”：
- 明天风大还是风小；
- 中午是晴还是云；
提供：
- 交易报量基线；
- 调度计划曲线；
- 概率区间（风险边界）。

9.3 本地短临预测的角色

在中心预测的“约束下”工作；
解决：
- 5–15 分钟内的突变；
- 局地扰动；
- 执行层偏差；
常见用法：

其中 ΔPlocal\Delta P_{local}ΔPlocal 来自本地模型。

10. 本地短临预测最有价值的 5 个典型场景

10.1 AGC / AVC 快速跟踪

中心预测给目标；
本地预测判断“下一分钟是升还是降”；
提前调整控制量，减少震荡。

10.2 储能 PCS 快速响应

判断功率爬坡趋势；
提前进入充放电准备区；
减少过冲与频繁切换。

10.3 光伏功率平滑（云边效应）

云刚进入阵列时，本地模型反应最快；
中心预测往往滞后 10–20 分钟。

10.4 风机保护与限载预判

阵风、切变突增时：
- 本地预测可提前预警；
- 保护策略更平滑。

10.5 虚拟电厂执行层修正

中心层下发组合计划；
本地预测负责“执行不跑偏”。

11. 工程落地建议：如果你要做本地短临预测

11.1 不要一开始就“想替代中心预测”

正确目标应该是：

把“最后 5–15 分钟的不确定性”压下来。

11.2 模型要轻、稳、可控

优先选择：
- CNN-LSTM；
- GRU；
- 简化 Transformer；
避免：
- 超深模型；
- 依赖外部复杂数据源。

11.3 一定要有“回退逻辑”

本地模型异常 → 回退中心预测；
数据缺失 → 回退简单滤波；
不允许本地模型“单点失效”。

11.4 成效评估不要只看 nRMSE

更有价值的指标包括：

爬坡误差是否降低；
AGC 跟踪是否更稳；
储能等效循环是否减少；
偏差电量是否下降。

12. 常见问题 FAQ（利于百度收录）

Q1：本地短临预测是否需要气象数据？

可以不需要，但如果能引入：

雷达；
云图；
上游场站信息；
效果会显著提升，但复杂度也会上升。

Q2：本地预测适合 1 分钟还是 15 分钟？

1–5 分钟：控制与保护最有价值；
10–15 分钟：可作为中心预测的执行修正。

Q3：设备厂家自带的预测模块靠谱吗？

通常：

对设备控制有帮助；
但难以支撑交易与系统级优化；
需要与中心预测协同使用。

13. 结语：预测的“中心化”与“边缘化”不是对立，而是分工

回到最初的问题：

风电机组 / 光伏逆变器侧的本地短临预测，能替代中心预测吗？

最终答案是：

不能替代，
但如果没有它，中心预测永远“落不到最后一公里”。