新型电力系统下光伏功率预测与分析
覆盖集中式电站、工商业分布式集群、户用光伏，为营销、交易、运维提供全链路数字化能力
集中式光伏电站
功率预测精度不高，尤其在短期日前、超短期预测，不能很好响应电网调度；预测模型是黑盒，结果无法复盘迭代。
核心技术
- 超短期预测（4小时，每15分钟更新）
- 短期预测（24小时，每天2次更新）
- 多日预测（72h、168h，每天更新）
- 模型架构：物理约束层 + AI预测层 + 动态订正层
- 融合气象数据、组件运行数据、地理环境、历史发电
核心价值
- 模型可回溯、可复盘，告别黑盒
- 复杂气象变化时期准确率领先同行
- 结合属地优化模型，持续自我进化
- 支持电力交易与偏差考核优化
典型案例
某省属能源集团粤西渔光互补电站，容量375MW，占地6000余亩，位于丘陵盆地，水气丰富，云层变化剧烈。节点电价波动大，对短期/多日预测要求极高，原头部厂商预测效果不理想且模型黑盒。
方案：中网能科针对区域温压、通风、水气、云变特点优化模型，部署三台天空成像仪，空地联动持续追踪云层演变。
效果：运行3个月即大幅提升。近半年日前预测：稳定期>80%，晴雨切换期接近60%，平均约70%，有效服务电力交易，且模型持续优化升级。
地空联动 | 属地化模型 | 交易辅助
工商业分布式光伏电站集团
集团只有发电/电费结果，过程数据缺失；无法科学评价发电好坏，缺乏统一标尺；难以参与电力交易，缺乏预测能力。
核心技术
- 基于风云4号多光谱数据（1km/15min）
- 全球卫星数据融合（IFS、GOES）
- AI每日训练，形成独有气象模型
- 从电站到逆变器、支路，自上而下透视
核心价值
- 统一发电标尺，PR效率科学排名
- 发电量审计校准（排除辐照仪脏污/故障）
- 支持虚拟电厂、聚合交易
- 运维降本增效：精准定位问题层级
典型案例
集团旗下超过400座工商业分布式电站，建设时间不一，运维团队不同，监测设备校准各异，缺乏统一评估方法。
方案：接入玉衡AI，以高精度卫星视角建立集团统一发电标尺，从电站到逆变器、支路逐级透视。
效果：清晰诊断每个电站状态。某单站通过玉衡AI发现中午无云时实际发电低于应发20%，清洗维护后恢复，年均增益约8%。集团整体运维效率大幅提升，为电力交易和资产价值评估提供数据底座。
统一标尺 | 虚拟电厂辅助
户用光伏电站运维
户用光伏小、散、多，监测设备投入有限；故障预警集中在断网掉线等硬问题，低效电站捕捉能力匮乏，发电损失不可计算。
核心技术
- 全域虚拟辐照数据模型（卫星遥感+AI反演）
- 不增加现场硬件，云端生成对标物理表计的辐照数据流
- 持续识别"明显少发"、"不合理少发"
- 量化发电损失，精准筛选低效电站
核心价值
- 卫星巡检，覆盖全国，部署迅速
- 智能运维决策：哪些电站真实影响发电量，优先处理
- 对比区域平均发电量，辅助优先级判断
- 为电站增收增益，提升发电效益
典型案例
拥有领先智能运维系统，但难以识别发电效率低但未断网的电站。
方案：接入户用宝，实现卫星巡检，根据当地卫星云图与AI反演应发电量，对比实际发电。
效果：某电站在连续多日无云条件下，实际发电比应发低40%，经排查为组件故障，修复后发电显著回升。户用宝帮助运维团队从“发现异常”升级为“发现真实损失”，精准投放运维资源。
损失量化 | 卫星巡检 | 免硬件