一、 作品信息

作品名称：智绘绿网——面向多场景的源荷预测技术

参赛单位：上海交通大学

指导教师：李亦言

团队成员：高子卓、包思豪、郭伊可、王定雄、廖颖

获奖信息：第五届象新力杯－开放创新赛道自由选题类－一等奖

二、 作品介绍

随着新型电力系统建设持续推进，我国风光新能源装机占比逐年攀升，分布式光伏大规模接入配电网；电动汽车等新型柔性负荷快速增长，用电行为随机性强，源荷双侧波动问题日益凸显，给电网调度运行、新能源消纳带来巨大挑战。

调研发现当前源荷预测领域存在泛化能力不足、难以精准捕捉负荷突变、通用预测模型适配效果差等多项现实痛点针对以上行业痛点，上海交通大学智绘电网小队研发“智绘绿网” 多场景源荷预测技术体系。项目从分布式光伏、城市多元负荷、校园微网源荷三大场景出发，融合生成对抗网络、时序分解、机理-数据融合 AI 算法，构建一套完整的源荷预测解决方案，为配电网调度、新能源就地消纳、微网智慧运行提供可靠的数据支撑。

三、 核心创新

1、自适应多模型分布式光伏预测技术

基于 WGAN 实现光伏数据超分辨率重构，依托少量高分辨率站点完成海量低分辨率站点数据升频，再根据气象条件自动优选时序预测模型。项目已在襄阳供电公司试点，服务 2000 余户居民光伏，24h 短期预测精度超 92%，有效支撑分布式光伏集群调控。

2、城市拐点负荷辨识与多用户负荷预测技术

利用 STL 时序分解提取负荷拐点，结合样本增强解决极端天气拐点样本稀缺的痛点，区分不同类型用电用户实现差异化预测，精准捕捉负荷突变，为城市配网安全调度提供决策支撑。

3、机理-数据融合的校园源荷协同预测技术

融合设备物理机理与运行数据，适配校园光伏、充电桩、教学楼负荷的强间歇特性，同步完成电源出力与负荷需求预测，输出源荷时序结果，为校园微网能量管理、虚拟电厂运行提供算法底座。

四、 应用前景

项目相关算法成果已落地国网襄阳供电公司光伏感知平台，实现辖区两千余户分布式光伏功率预测，支撑配网风险解析与光伏集群调控。同时搭建大数据专区城市用电需求平台、上海交通大学校园智慧能源数字化平台，完成多场景验证。

随着分布式光伏大规模并网、城市新型负荷持续增长，源荷预测是新型电力系统调度运行的核心基础能力，技术可面向地市供电公司、产业园区、高校校园推广，市场应用空间广阔。