光伏超短期功率AI预测

一、先给结论光伏超短期功率 AI 预测的用途明确（电网调度、储能充放电、功率平滑），但"预测准不准"必须用历史数据做回测、用误差指标（如 RMSE、MAE）评估，不能只看模型"看起来高级"。

二、原理、适用条件与选型要点AI 预测用历史出力、辐照、温度、云图等特征训练模型，预测未来数分钟到数小时的功率。适用条件：有连续、完整的历史出力与气象数据的光伏电站。选型要点：一是数据质量（完整性、异常值清洗）决定预测上限；二是特征要包含辐照与云信息；三是必须做滚动回测，用训练期外数据验证；四是明确预测时间尺度（分钟级/小时级）对应的精度目标。

三、技术边界超短期预测对云变化敏感，晴天准、阴雨天差是常态；模型会过拟合本地数据，跨电站泛化需重新训练；数据缺失与传感器误差会传导到预测。因此预测系统应持续用新数据迭代，并公开误差统计。