大模型分布式光伏功率预测实现详解

一、引言

随着全球能源结构向可再生能源转型，光伏发电作为清洁能源的重要组成部分，其装机容量持续快速增长。然而，光伏发电具有显著的间歇性和波动性特点，给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战。准确的光伏功率预测对于电网调度、电力市场交易和电站运营管理至关重要。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于大模型的分布式光伏功率预测方法展现出显著优势，成为该领域的研究热点。

二、光伏功率预测的技术挑战

2.1 数据层面的挑战

分布式光伏功率预测面临的首要挑战来自数据层面：

1. 数据异构性：不同地理位置、不同型号的光伏组件和逆变器产生的数据格式和特性差异显著

2. 数据质量问题：包括传感器故障导致的异常值、通信中断造成的数据缺失、测量噪声等

3. 气象数据不确定性：云层变化、气溶胶浓度等局部气象因素对光伏出力影响显著但难以精确测量

4. 时空相关性建模：分布式光伏站点间的空间相关性以及时间维度上的动态变化模式

2.2 模型层面的挑战

1. 非线性关系建模：光伏出力与气象因素之间存在复杂的非线性关系

2. 多时间尺度特征&#x