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💥第一部分——内容介绍

基于 TCN-Transformer 的短期光伏功率区间概率预测研究

摘要

光伏出力受太阳辐照度、环境温度、风速等多元气象因素耦合作用，具备强随机性、波动性与间歇性特征，确定性点预测难以量化出力波动带来的调度风险。针对单一时序模型特征提取能力不足、长短期时序依赖捕捉失衡、预测结果缺乏不确定性量化的问题，本文构建融合时序卷积网络与时序变换编码器的混合神经网络区间概率预测模型，实现短期光伏功率多分位数概率区间预测。依托西北甘肃光伏实测数据集完成模型训练与验证，通过区间覆盖率、区间平均宽度、拟合优度多维度指标开展性能评估。实验结果显示，所提模型区间覆盖率稳定高于 97%，区间平均宽度控制在 11.5% 左右，拟合优度突破 98%，相较传统单一循环网络、纯变换模型具备更优异的区间预测精度与不确定性刻画能力，可为光伏电站调度、储能容量配置、电网安全运行提供可靠的出力概率支撑。

关键词：光伏功率预测；区间概率预测；时序卷积网络；Transformer；分位数回归；不确定性量化

1 引言

1.1 研究背景与意义

双碳目标驱动下，集中式、分布式光伏装机规模持续扩张，光伏发电已成为新型电力系统核心清洁能源。但光照、温度、风力等气象条件的瞬时变化会造成光伏输出功率剧烈波动，大规模光伏并网易引发电网电压偏移、功率缺额、调频调压压力增大等问题。传统确定性点预测仅输出单一出力数值，无法描述光伏出力的波动范围与发生概率，调度人员难以预判极端出力场景，存在显著调度安全隐患。区间概率预测能够输出不同置信水平下的出力上下限区间，量化出力不确定性，为电网滚动调度、储能优化、电力市场竞价提供概率化决策依据，具备重要工程应用价值。

传统时序预测模型各存在固有短板：循环类神经网络擅长提取长时序依赖，但并行计算效率低，深层网络易出现梯度消失；纯 Transformer 依靠自注意力机制捕捉全局时序关联，对局部短时突变特征提取能力薄弱；单一时序卷积网络局部特征提取效果突出，但远距离时序信息建模能力不足。现有融合模型多聚焦点预测，针对光伏场景搭建 TCN-Transformer 混合架构开展多分位数区间概率预测的研究仍有待完善，如何兼顾局部气象突变特征与长期时序关联、平衡区间覆盖率与区间宽度，是提升光伏概率预测性能的关键研究方向。

1.2 国内外研究现状

光伏功率预测分为物理模型、统计模型与深度学习模型三类。物理模型依托光热转换机理建模，依赖高精度设备参数，泛化能力较差；传统统计模型包含时间序列、分位数回归、高斯过程等，模型结构简单，但复杂非线性气象耦合关系拟合能力有限。

深度学习时序预测方法近年成为主流，LSTM、GRU 等循环网络被广泛用于光伏时序拟合，但其串行运算限制训练速度，长序列建模误差累积明显。时序卷积网络 TCN 通过空洞卷积扩大感受野，并行提取局部连续时序特征，有效捕捉短时辐照突变带来的功率波动；Transformer 基于多头自注意力机制建立全局时序元素关联，能够挖掘多日、多时段气象与出力的长期耦合规律。现有研究多将两类网络单独使用，少量融合模型仅用于确定性预测，未结合分位数回归实现概率区间输出，难以量化光伏出力不确定性。

分位数回归方法无需预设误差分布，可直接输出多置信水平下的预测分位数，构建出力波动区间，是概率预测主流手段。现有分位数预测模型多采用单一网络结构，存在特征提取不充分、区间过宽或覆盖率不足的缺陷。本文将 TCN 局部特征提取优势与 Transformer 全局时序建模能力结合，搭建混合深度网络配合多分位数损失训练，实现高精度光伏区间概率预测，弥补现有模型短板。

1.3 研究内容与创新点

1.3.1 主要研究内容

1）光伏多维度气象时序数据预处理：基于甘肃光伏实测数据集完成数据清洗、异常值剔除、特征筛选与归一化处理，筛选温度、辐照度、风速等核心影响特征构建模型输入时序样本； 2）TCN-Transformer 混合时序网络架构设计：融合 TCN 浅层局部特征提取模块、LSTM 过渡时序编码模块、Transformer 编码器全局依赖建模模块，构建适配光伏时序的混合深度学习主干网络； 3）基于多分位数回归的区间概率预测建模：选取五组典型分位数构建区间预测输出层，采用分位数损失函数完成模型监督训练，输出不同置信度光伏功率预测区间； 4）多评价指标算例验证：采用区间覆盖率、区间平均宽度、拟合优度三类指标对比模型性能，分析所提模型在区间可靠性、区间紧凑度、整体拟合精度上的优势。

1.3.2 核心创新点

1）构建 TCN-Transformer 混合时序神经网络，协同提取光伏时序局部突变特征与长期全局时序依赖，解决单一网络特征提取片面的问题； 2）将混合深度网络与多分位数回归结合，实现无分布假设的光伏功率区间概率预测，完整量化出力不确定性； 3）依托西北实地光伏长时序数据集完成验证，模型在区间覆盖率、区间宽度、拟合精度三项核心指标上均实现显著优化，具备工程落地实用性。

1.4 论文组织结构

本文共分为六个章节：第一章阐述研究背景、现状、内容与创新；第二章介绍光伏数据集与数据预处理流程；第三章详细设计 TCN-Transformer 混合概率预测模型整体架构与训练机制；第四章定义区间概率预测评价指标；第五章基于实测数据集开展算例分析，验证模型预测性能；第六章总结全文并展望后续研究方向。

2 光伏时序数据集构建与预处理

2.1 数据集基本概况

本文采用西北甘肃地区集中式光伏电站实测数据集，数据集时间跨度总计 500 天，每日按 15 分钟采样间隔采集 96 个功率与气象时序样本，单样本包含 17 维原始观测特征，完整覆盖光伏出力相关环境、设备观测变量。数据集时间尺度充足，包含晴天、阴天、雨雪多云等多种典型气象工况，能够充分检验模型在不同出力波动场景下的预测稳定性。

2.2 特征筛选与输入样本构建

原始 17 维特征存在大量冗余、弱相关变量，直接输入模型会增加计算冗余、干扰特征提取。通过相关性分析、特征重要性筛选，剔除与光伏出力相关性极低的冗余指标，保留太阳辐照度、环境温度、风速等核心气象特征作为模型输入时序变量，降低模型运算复杂度，强化关键驱动因素的建模权重。

按照时序预测范式构建输入输出样本集，以历史多时段气象与功率时序作为模型输入，未来单日 96 点光伏功率作为预测输出，划分训练集、验证集、测试集，保证三类样本工况分布均匀，避免单一气象场景造成模型过拟合。

2.3 数据预处理流程

实测光伏数据存在传感器故障、设备停机、极端天气导致的缺失值、异常突变值，直接输入网络会破坏模型训练收敛性。预处理步骤包含： 1）异常值识别与剔除：采用统计学阈值法识别超出合理出力、气象范围的异常数据，采用分段插值完成缺失样本补全； 2）数据归一化：对全部输入特征与输出功率做统一标准化缩放，消除不同量纲数值差异，加速神经网络梯度下降收敛； 3）时序样本切片：按照固定时间窗口滑动切分时序序列，形成批量训练样本，适配深度学习批量训练机制。

3 TCN-Transformer 区间概率预测模型构建

3.1 混合网络整体架构设计

本文所提 TCN-Transformer 混合神经网络分为四层结构：输入嵌入层、TCN 局部特征提取层、时序过渡编码层、Transformer 全局时序建模层，末端连接多分位数输出层实现区间概率预测。整体架构兼顾局部短时波动特征挖掘与长周期时序关联建模，弥补单一网络结构缺陷。

输入嵌入层对标准化后的多维气象时序做特征映射，将低维原始观测数据转换为高维隐特征向量，提升网络对非线性耦合关系的拟合能力。

TCN 模块作为前端特征提取单元，利用多层空洞因果卷积扩大感受野，并行提取相邻时段辐照、温度变化带来的光伏功率局部突变特征，捕捉短时气象扰动造成的出力剧烈波动，同时配合池化层压缩特征维度，降低后续模块计算量。

在 TCN 特征输出后增设时序过渡编码单元，采用 LSTM 网络对卷积输出特征做时序平滑过渡，缓解空洞卷积带来的时序片段割裂问题，衔接局部特征与全局时序建模模块，保证时序信息传递连续性。

Transformer 编码器作为后端全局建模单元，依托多头自注意力机制计算不同时段时序特征间的关联权重，挖掘多日气象规律、昼夜周期性、季节变化等长距离时序依赖，完整建模光伏出力的周期性变化规律；编码器内部增设层归一化、残差连接机制，避免深层网络梯度消失，提升模型训练稳定性。

3.2 多分位数概率预测输出机制

模型末端不输出单一确定性功率数值，设置多分支输出层对应五组典型分位数，分别选取 0.05、0.25、0.5、0.75、0.95 分位数作为预测目标。其中 0.05 与 0.95 分位数构成 90% 置信水平下光伏功率预测区间上下限，0.25 与 0.75 分位数构成 50% 置信区间，0.5 分位数对应光伏出力中点预测值。

相较于预设概率分布的参数化概率预测方法，分位数回归属于非参数建模方式，无需假设光伏出力误差服从特定分布，能够自适应拟合光伏出力非对称、重尾的波动特性，适配多云、雨雪等极端波动工况。

3.3 模型训练损失函数与训练策略

模型采用分位数损失作为整体训练监督损失，针对每一分位数输出单独计算损失并叠加求和，实现多区间同步优化。损失函数能够约束低分位数预测值贴近实际出力下限、高分位数贴近出力上限，平衡区间覆盖能力与区间宽度。

训练过程采用分步优化策略：首先冻结 Transformer 编码器参数，单独训练前端 TCN 与过渡编码模块，快速完成局部特征拟合；再解冻全部网络参数开展全局联合微调，采用自适应优化器动态调整学习率，搭配早停机制防止模型过拟合。训练过程以验证集区间指标变化作为停止依据，保留综合性能最优模型用于测试集验证。

4 区间概率预测评价指标体系

为全面衡量模型区间预测综合性能，从区间可靠性、区间紧凑度、整体拟合精度三个维度选取三类量化评价指标，避免单一指标评价存在片面性。

4.1 区间覆盖率 PICP

区间覆盖率用于衡量预测区间包含实际光伏功率样本的比例，反映概率区间的可靠程度。覆盖率数值越高，代表实际出力落在预测区间内的样本越多，模型不确定性刻画越可靠。工程应用中要求覆盖率达到预设置信水平以上，本文模型 90% 置信区间覆盖率高于 97%，满足调度可靠性要求。

4.2 区间平均宽度 PINAW

区间平均宽度量化预测区间整体宽窄程度，反映概率区间的实用价值。在覆盖率达标的前提下，区间平均宽度数值越小，代表预测区间约束更紧凑，调度决策参考价值更高。若区间宽度过大，虽覆盖率达标，但出力波动范围模糊，无法有效支撑储能、电网调度优化。本文模型区间平均宽度稳定维持在 11.5% 左右，兼顾可靠性与紧凑性。

4.3 拟合优度 R²

拟合优度基于 0.5 分位数中点预测值与实际功率计算，衡量模型整体确定性拟合精度，数值越接近 1 代表中点预测偏差越小。本文模型 R² 指标高于 98%，说明模型对光伏出力均值变化趋势具备极高拟合精度。

三类指标相互约束平衡，优秀预测模型需同时满足高覆盖率、窄区间宽度、高拟合优度，单一指标最优无法证明模型综合性能优异，多指标联合评估能够客观对比不同时序模型的概率预测效果。

5 算例仿真与结果分析

5.1 实验环境与对比模型设置

实验基于 Python 深度学习框架搭建模型，采用统一数据集、数据预处理流程、训练迭代参数，保证对比实验公平性。设置多组对比模型：单一 LSTM 模型、纯 TCN 模型、纯 Transformer 模型、LSTM-Transformer 融合模型，从区间覆盖率、区间平均宽度、拟合优度三方面横向对比，验证 TCN-Transformer 混合架构的性能优势。

5.2 整体预测指标结果分析

全部测试样本统计结果表明，本文所提 TCN-Transformer 模型各项指标均优于对照组模型：区间覆盖率稳定高于 97%，远超预设 90% 置信水平；区间平均宽度约 11.5%，在保证全覆盖的前提下区间紧凑度最优；中点拟合优度 R² 大于 98%，出力趋势跟踪精准。

单一 LSTM 模型长序列建模误差累积，区间覆盖率不足 92%，同时区间宽度大幅增加；纯 TCN 模型缺失全局时序关联建模能力，昼夜、季节周期性拟合偏差大，拟合优度不足 95%；纯 Transformer 模型对短时辐照突变捕捉不足，极端天气工况下覆盖率明显下降；传统 LSTM-Transformer 融合模型缺少局部卷积特征提取模块，区间宽度高于本文模型，综合性能存在明显差距。

对比结果证明，TCN 模块与 Transformer 编码器的融合架构能够互补优势，TCN 捕捉短时气象突变，Transformer 挖掘长期时序规律，配合多分位数回归训练机制，实现覆盖率、区间宽度、拟合精度同步优化。

5.3 典型工况区间预测可视化分析

选取晴天、多云、阴雨三类典型光伏出力工况，绘制各模型预测区间与实际功率时序曲线开展定性分析。晴天辐照稳定，出力变化平缓，所有模型均能实现较高拟合精度，但本文模型区间宽度更窄；多云天气辐照频繁突变，单一网络模型区间无法完整包裹实际出力，出现大量样本越界，覆盖率显著下降，TCN-Transformer 模型依靠卷积模块捕捉短时波动，区间无明显越界；阴雨天气光伏出力整体偏低、波动无序，对比模型区间大幅扩张，实用性下降，本文模型仍可维持紧凑区间与高覆盖率，极端工况适应性更强。

5.4 模型泛化能力与工程适用性分析

数据集包含全年四季气象样本，季节交替、昼夜长短变化带来的出力周期性差异完整覆盖，测试集不同季节样本指标无明显波动，模型泛化性能稳定。网络架构模块化设计，TCN、Transformer、分位数输出模块相互独立，可针对不同光伏电站、分布式光伏场景调整输入特征、卷积层数、注意力头数完成快速改进，适配不同地域、装机规模光伏电站的概率预测需求。模型输出多置信水平区间，可直接应用于电网日前调度、储能容量优化配置、光伏电站风险评估等工程场景。

6 结论与展望

6.1 主要结论

针对短期光伏功率确定性预测无法量化出力不确定性、单一时序网络特征提取能力受限的问题，本文构建基于 TCN-Transformer 混合网络的多分位数区间概率预测模型，依托甘肃长时序光伏实测数据集完成验证，得到核心结论如下： 1）TCN 与时序变换编码器融合架构能够协同提取光伏时序局部突变特征与长期全局时序依赖，弥补 LSTM、纯 TCN、纯 Transformer 单一模型的固有缺陷，显著提升时序特征挖掘能力； 2）结合五分位数回归与分位数损失训练的建模方式，无需预设出力误差分布，可自适应拟合光伏出力非对称波动特征，输出多置信水平预测区间，完整量化光伏出力不确定性； 3）实测算例结果显示，模型区间覆盖率高于 97%，区间平均宽度约 11.5%，拟合优度超过 98%，在晴天、多云、阴雨多类工况下均保持优异预测性能，兼顾区间可靠性与紧凑性； 4）模型模块化架构具备良好拓展性，可迁移至分布式光伏、风电等其他新能源时序概率预测场景，工程应用价值突出。

6.2 未来研究展望

1）引入物理先验信息构建物理信息引导的 TCN-Transformer 模型，结合光伏光热转换机理约束网络训练，进一步提升极端天气、小样本场景下预测精度； 2）融合空间邻域光伏电站时序数据，构建时空联合 TCN-Transformer 概率预测模型，考虑区域辐照空间相关性，实现场站集群联合区间预测； 3）优化分位数输出机制，引入动态分位数约束、区间宽度正则化损失，实现覆盖率与区间宽度自适应平衡，进一步压缩预测区间； 4）将模型输出的概率区间嵌入电力调度优化模型，开展计及光伏不确定性的经济调度、储能优化仿真，落地概率预测工程应用场景。

📚第二部分——运行结果

基于TCN-Transformer的短期光伏功率区间概率预测

🎉第三部分——参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

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