随着全球能源结构的转型，新能源发电在电力供应中的比重日益增加。新能源发电的稳定性和预测准确性直接关系到电力系统的安全、可靠和经济运行。近年来，人工智能大模型在新能源发电预测领域的应用取得了显著成果，为新能源发电的精准预测提供了强有力的技术支持。
大模型在新能源发电预测中的应用
1. 风光出力预测
新能源发电主要包括风能和太阳能，这两种能源的出力受多种因素影响，如天气、地理位置、设备性能等。大模型通过整合历史气象数据、设备性能数据等多源信息，能够实现风光出力的精准预测。
案例一：国投电力甘肃新能源公司
国投电力甘肃新能源公司采用模糊熵算法和粒子群优化算法的长短期记忆网络模型，构建了高精度的风光出力预测模型，实现了场站发电量的精准预测。
2. 电力现货市场决策
新能源发电的波动性给电力现货市场带来了挑战。大模型可以综合考虑日前风光预测误差、企业风险偏好程度和市场供需情况，建立电力现货市场决策模型，为企业提供最佳报价策略和报价方案。
案例二：蚂蚁数科EnergyTS
蚂蚁数科发布的EnergyTS能源电力时序大模型，通过精准预测发电量、供需情况等，为新能源行业发展优化经营策略。该模型在光伏场景测评中的发电量预测准确率超越谷歌、亚马逊等行业主流的通用时序模型。
3. 极端天气预测
新能源发电受极端天气影响较大，如大风、台风、暴雨等。大模型可以结合气象数据和历史事件，实现极端天气的精准预测，为电力系统运行提供预警。
案例三：国能日新“旷冥”大模型
国能日新发布的“旷冥”大模型，采用动态图神经网络、大气分层结构和时序注意力机制等前沿技术，在风/光功率预测、极端天气预测和电力现货市场预测领域均展现了出色表现。
大模型应用的优势
- 高精度预测：大模型能够整合海量数据，实现新能源发电的精准预测，降低电力系统运行风险。
- 智能化决策：大模型可以为电力现货市场提供智能化决策支持，提高市场运营效率。
- 适应性强：大模型能够适应不同场景和需求，为新能源发电预测提供全方位解决方案。
未来展望
随着人工智能技术的不断发展，大模型在新能源发电预测领域的应用将更加广泛。未来，大模型有望在以下方面取得突破：
- 多源数据融合：整合更多数据源，提高预测精度。
- 模型优化：优化模型结构，提高预测速度和效率。
- 智能化应用：将大模型应用于更多场景，如虚拟电厂、储能等。
大模型在新能源发电预测领域的应用，将为新能源行业的健康发展提供有力支撑，助力我国实现能源转型和碳中和目标。