随着全球能源结构向清洁化、低碳化转型，风能和太阳能作为可再生能源的核心组成部分，其在电力系统中的占比持续提升。然而，风电和光伏具有显著的间歇性与波动性，给电网调度、电力平衡和运行安全带来了巨大挑战。因此，准确预测发电侧风光功率成为保障电网稳定运行、优化资源配置的关键技术环节。近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展为风光功率预测提供了全新的解决方案，显著提升了预测精度与时效性。

传统风光功率预测主要依赖物理模型和统计方法。物理模型通过气象数值预报（NWP）结合地形、机组参数等信息进行推演，具备较强的理论基础，但在复杂天气变化下精度受限；统计模型如ARIMA、回归分析等则依赖历史数据建模，难以捕捉非线性关系。相比之下，AI技术，特别是深度学习方法，能够从海量多维数据中自动提取特征，建立输入（气象、历史出力、时间序列等）与输出（功率）之间的复杂映射关系，展现出更强的适应性和预测能力。

当前，AI在风光功率预测中的主流技术路径主要包括：长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）以及Transformer架构。其中，LSTM和GRU因其对时间序列数据的长期依赖建模能力，广泛应用于小时级和超短期功率预测。例如，通过融合NWP数据、实时测风/辐照数据和历史功率曲线，LSTM模型可在48小时内实现风电出力误差低于10%的预测精度。CNN则擅长处理空间特征，在区域光伏集群预测中表现优异，尤其适用于卫星云图或雷达图像的视觉特征提取。而近年来兴起的Transformer模型凭借其自注意力机制，在捕捉长距离时间依赖和多变量关联方面表现出色，已在多个实际项目中验证了其优于传统RNN结构的性能。

此外，集成学习与混合模型也成为提升预测鲁棒性的重要方向。例如，将XGBoost等梯度提升树模型与深度神经网络结合，利用前者对结构化数据的高效处理能力和后者对非线性特征的强表达能力，形成互补优势。同时，引入迁移学习技术，使在大型电站训练的模型可快速适配至小型或新建电站，有效缓解数据稀缺问题。更有前沿研究探索图神经网络（GNN），用于建模区域内多个风电场或光伏站点之间的空间相关性，进一步提升区域整体预测一致性。

在实际应用层面，AI驱动的风光功率预测系统已逐步嵌入电网调度平台。国家电网、南方电网等机构已部署基于AI的省级风光预测系统，实现分钟级更新、多时间尺度（超短期、短期、中长期）协同预测，并支持滚动修正与不确定性量化。部分先进系统还结合强化学习，动态优化预测模型参数，实现“预测-反馈-优化”的闭环控制。

展望未来，AI在发电侧风光功率预测领域的发展将呈现三大趋势。一是多源数据深度融合。随着物联网和边缘计算的发展，地基观测站、无人机巡检、卫星遥感、甚至社交媒体气象信息等多模态数据将被纳入预测模型，提升输入信息的时空分辨率与准确性。二是不确定性建模与概率预测普及化。传统点预测难以满足电网风险决策需求，未来AI模型将更多输出概率分布或置信区间，支持场景生成与风险评估，助力电力市场交易与备用容量配置。三是端到端智能预测系统的构建。通过将气象预报、功率转换、设备状态监测等环节统一建模，AI有望实现从“感知-预测-决策”一体化的智能调控，推动新能源电站向“自感知、自学习、自适应”的智慧化方向演进。

当然，AI技术的应用也面临挑战，如模型可解释性不足、极端天气泛化能力弱、数据质量参差不齐等问题仍需攻克。未来需加强跨学科协作，推动AI算法与气象学、电力系统理论深度融合，同时建立标准化数据集与评测体系，促进技术成果的规模化落地。

总体而言，AI正在重塑发电侧风光功率预测的技术范式。随着算法持续迭代、算力不断增强、数据生态日益完善，AI不仅将显著提升预测精度，更将赋能新型电力系统的安全、高效与智能化运行，为实现“双碳”目标提供坚实支撑。