Ultra-short-term Photovoltaic Power Prediction Considering Complex Meteorological Factors in Gobi Desert and Other Arid Areas

CHEN Xinyu; YU Guangzheng; CHEN Rusi; WANG Siyuan; SHEN Lingxu

doi:10.7500/AEPS20250114007

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Ultra-short-term Photovoltaic Power Prediction Considering Complex Meteorological Factors in Gobi Desert and Other Arid Areas

Basic Research | 更新时间：2026-02-28

- Ultra-short-term Photovoltaic Power Prediction Considering Complex Meteorological Factors in Gobi Desert and Other Arid Areas
- Automation of Electric Power Systems Vol. 50, Issue 2, Pages: 83-92(2026)
- 作者机构：
  
  1.上海电力大学电气工程学院，上海市 200090
  2.国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，湖北省武汉市 430077
  3.国网陕西省电力有限公司电力调度控制中心，陕西省西安市 710048
  4.国网浙江省电力有限公司丽水供电公司，浙江省丽水市 323050
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(52207121)
- DOI：10.7500/AEPS20250114007
  CLC：
- Received：14 January 2025，
  
  Revised：2025-05-17，
  
  Online First：09 December 2025，
  
  Published：25 January 2026
- 稿件说明：
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陈昕钰,余光正,陈汝斯等.考虑沙戈荒地区复杂气象因素的超短期光伏功率预测[J].电力系统自动化,2026,50(2):83-92.

CHEN Xinyu,YU Guangzheng,CHEN Rusi,et al.Ultra-short-term Photovoltaic Power Prediction Considering Complex Meteorological Factors in Gobi Desert and Other Arid Areas[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(2):83-92.
陈昕钰,余光正,陈汝斯等.考虑沙戈荒地区复杂气象因素的超短期光伏功率预测[J].电力系统自动化,2026,50(2):83-92. DOI： 10.7500/AEPS20250114007.

CHEN Xinyu,YU Guangzheng,CHEN Rusi,et al.Ultra-short-term Photovoltaic Power Prediction Considering Complex Meteorological Factors in Gobi Desert and Other Arid Areas[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(2):83-92. DOI： 10.7500/AEPS20250114007.

摘要

沙戈荒地区光伏项目是新型电力系统的重要支撑，但项目地区气候条件复杂，沙尘暴、强风和极端高温等气象频发，气象因素之间耦合性极强且具有时变性，给光伏功率预测带来了极大挑战。对此，提出一种考虑沙戈荒地区复杂气象因素影响的超短期光伏功率预测方法。首先，提出了一种表征多元气象因素时序相关性的动态图建模方法。该方法将相关性表现为边特征，实现耦合信息的建模。其次，提出边卷积网络-改进图注意力网络预测模型，实现对局部几何信息和全局信息的双重捕捉，以提高预测精度。最后，基于中国西北某沙戈荒光伏电站实际数据验证了所提方法的优越性。

Abstract

Photovoltaic (PV) projects in the Gobi Desert and other arid areas serve as important supports for new power systems. However

such project sites are often characterized by complex climatic conditions

with frequent sandstorms

strong winds

extremely high temperatures

and other meteorological phenomena. These meteorological factors exhibit strong coupling and time-varying characteristics

posing significant challenges to PV power prediction. To address this issue

this paper proposes an ultra-short-term PV power prediction method that considers the impact of complex meteorological factors in Gobi Desert and other arid areas. First

a dynamic graph modeling method is introduced to represent the temporal correlations among multiple meteorological factors. The correlations are expressed as edge features to model coupling information. Second

an edge convolution improved graph attention network (EC-IGAT) prediction model is proposed. The proposed model captures both local geometric information and global context to improve prediction accuracy. Finally

the superiority of the proposed method is validated using actual data from a PV power station in the Gobi Desert and other arid areas of Northwest China

关键词

Keywords

references

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