随着新能源项目的快速发展，精准预测新能源发电出力成为优化报价策略、提升收益的重要手段。自2025年6月1日起，增量新能源项目全面参与电力市场交易，电站收益结构从保量保价转向量价协同。浙江地形复杂，沿海地区频繁遭受台风等极端天气，光伏发电出力预测受地形和气象条件影响较大，这对光伏出力预测的精度提出了更高要求。
浙江电力科学研究院自主研发的“深光智测”光伏预测算法，通过建立“地形-云层-辐照度”三维映射，将全省电网划分为山地型、塘面型、滩涂型、屋顶型4类场景，构建混合人工智能预测模型。该算法采用神经网络分域训练方法，开展复杂地形下的区域差异化建模，引入台风路径预测、短时强对流预警等气象数据，开发基于迁移学习的灾害天气下
光伏发电出力修正算法。
本次试点应用的湖州中节光伏电站位于浙东沿海台风走廊带。自2024年6月起，浙江电科院开始收集该站近3年1000多条实测、预测气象信息及光伏发电出力样本数据，结合气候情况调整优化算法模型。应用该算法后，该站未来24小时的光伏发电出力预测精度达93%，与传统预测方法相比提升了两个百分点。特别是在台风过境时段，出力预测准确率超90%，较传统方法提升5个百分点。
浙江电科院计划在浙江山地、塘面及滩涂等地区的100余座集中式光伏电站推广应用“深光智测”光伏预测算法，预计覆盖光伏装机容量超800万千瓦。这一推广应用将显著提升全省光伏电站的出力预测精度，优化报价策略，提升电站收益，为新能源的高效利用和电网稳定运行提供有力支持。
浙江电力科学研究院自主研发的“深光智测”光伏预测算法在湖州中节光伏电站完成试点应用，显著提升了电站短期光伏出力预测精度。该算法通过建立“地形-云层-辐照度”三维映射，引入台风路径预测等气象数据，开发灾害天气下光伏发电出力修正算法，使台风过境时段出力预测准确率超90%。试点应用后，湖州中节光伏电站未来24小时的光伏发电出力预测精度达93%，较传统方法提升两个百分点。浙江电科院计划在全省100余座集中式光伏电站推广应用该算法，预计覆盖光伏装机容量超800万千瓦。
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