Datawhale AI春训营 新能源赛道

新能源功率预测算法大赛技术总结

一、比赛概述

赛事名称：AI新能源功率预报（Datawhale AI春训营-新能源赛道）
任务目标：基于多源气象预报数据，预测10个新能源场站（5风电+5光伏）次日0时起的24小时逐15分钟发电功率
核心挑战：跨时空尺度建模（小时级气象→15分钟级功率）、多源数据融合、异常值处理

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二、任务分解

1. 数据维度

数据类型	数据源	时间分辨率	空间分辨率	关键变量
气象数据	NWP_1/NWP_2/NWP_3	1小时	11x11格点	风速、辐照度、云量、气压等
场站功率数据	10个场站历史数据	15分钟	场站中心点	归一化功率值（含异常数据）

2. 关键技术链

graph TD A[数据加载] --> B[时空对齐] B --> C[异常值处理] C --> D[特征工程] D --> E[时空模型构建] E --> F[多任务预测] F --> G[结果后处理]

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三、核心数据解析

1. 关键难点

• 时区转换：气象数据时间戳为UTC，功率数据为北京时间（UTC+8）
• 空间对齐：气象数据以场站为中心11x11格点，需提取有效区域
• 变量差异：NWP_2包含msl(海平面气压)，其他源为sp(地面气压)

2. 异常处理策略

功率数据异常值处理示例
def process_power(df):
    # 死值检测（连续相同值超过阈值）
    mask = df['power'].diff().eq(0)
    df.loc[mask, 'power'] = np.nan
    # 时间序列插值
    return df.interpolate(method='time').fillna(0)

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四、核心技术要点

1. 时空特征融合

技术方向	典型方法	本赛应用场景
空间特征提取	3D卷积、图卷积网络(GCN)	处理11x11气象网格的空间模式
时间特征建模	LSTM/Transformer/Informer	捕捉小时→15分钟的细粒度时间依赖
多源融合	注意力机制、加权平均	整合三个NWP数据源的互补信息

2. 场站差异化建模

风电与光伏场站特征选择差异示例
if station_type == 'wind':
    features = ['u100', 'v100', 'msl/sp']
else:
    features = ['poai', 'ghi', 'tcc']

3. 模型架构演进

Baseline → 进阶方案 → 高阶方案
├─ Linear/MLP              → Temporal CNN        → ST-Transformer
├─ 单气象源输入            → 多源特征拼接        → 动态特征加权
└─ 全局统一模型            → 分场站建模          → 多任务共享架构

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五、高分解决方案

1. 关键创新点

• 时空注意力机制：在Transformer中融合空间位置编码
• 多尺度特征提取：并行使用3x3/5x5卷积核捕捉不同范围气象影响
• 概率预测：输出功率预测的概率分布（分位数预测）

2. 模型部署优化

优化方向	具体方法	收益预估
推理加速	TensorRT模型量化	推理速度↑300%
内存优化	梯度检查点(Gradient Checkpointing)	显存占用↓40%
结果稳定性	多模型集成+滑动平均	指标波动↓15%

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六、参赛收获

1. 技术能力提升

• 掌握xarray处理NC气象数据
• 熟练构建时空融合深度学习模型
• 实践工业级数据异常处理方案

2. 后续优化方向

• 引入迁移学习：在相似场站间共享特征提取器
• 尝试物理约束：在损失函数中加入能量守恒约束
• 自动化调参：使用Optuna进行超参数搜索