随着近年发展，光伏发电占比越来越高，极大得影响了电力调度和电力现货交易策略，甚至有交易员认为，“现货玩的是天气预报和负荷猜心术”。而0-4小时的光伏发电，非常容易受到云量的突变影响。
从当前的观测及预测手段看，主要来自三类设备，但都存在或多或少的问题：
· 地面辐射计，只能满足局地实时观测，缺乏预测能力。
· 全天空成像仪，探空范围有限，只能提供1小时内的预测功能。
· 卫星遥感数据，分辨率有限，预测精度不足。
基于此，大圜科技结合多源数据及数据驱动的深度学习模型，用于光伏预测这种复杂非线性、长时间序列相关性的场景。
模型设计思路：融合多模态、多尺度特征
针对太阳辐射这一高度非线性、强时空耦合的目标变量，我们构建了一套融合变分模态分解（VMD）、注意力机制与深度时序建模的多阶段预测框架。该模型可根据预测时长的不同，灵活调整结构与策略，以兼顾精度与效率。
场景一：中短期预测（2小时内）
在2小时以内的预测任务中，太阳辐射信号往往受到云层快速变化、局地扰动等因素影响，波动剧烈，原始时序信号中包含大量高频扰动。为此，我们引入VMD（变分模态分解）+ PSO（粒子群优化）组合模块，以实现关键特征的精准提取：
随后，各模态特征序列被输入LSTM + Attention 网络，分别建模后再融合输出，实现分频建模、全局协同的智能预测。
场景二：中长期预测（4小时以上）
对于4小时及以上的预测任务，模型关注的是更长时间尺度的趋势变化。此时信号稳定性增强，我们采用LSTM + Attention机制的轻量结构：
· LSTM 捕捉太阳辐射的长时依赖特性；
· Attention机制 提升对关键时间点（如突变前后的斜率变化）的感知能力，减少信息平滑带来的预测偏差。
该结构具备良好的跨日泛化性能与计算效率，适用于工业场景的批量部署与应用集成。
模型输入输出说明
我们充分融合了空间遥感、太阳位置和历史辐射信息，构建多模态输入向量。
模型输出目标为：未来0~4小时的太阳总辐射（GHI）
数据集与实验设计
为评估模型的时空泛化能力，我们构建了跨区域、多季节的实测数据集，涵盖五个具有代表性的中国城市：
据时间段：2023年1月1日 – 2024年9月30日
数据来源：云图及遥感数据 + ERA5气象再分析数据
目标变量：总辐射 GHI预测数据，间隔采样10分钟
对比数据：欧洲气象中心EC再分析及预报数据
验证数据：国家气象站地面辐射计实测数据
实验结果与模型对比:
红色曲线为实际值，蓝色曲线为大圜科技AI模型预测结果，黑色曲线为欧洲中心再分析及预报结果。
综上所述，基于多源数据AI预报的光伏预测具备以下优势：
优势1、预测精度高，时效长（最长6小时）。
优势2、无需布置全天空成像仪，节省设备成本和后期维护。
优势3、轻松实现7*24小时维护。
展望：构建“太阳认知”驱动的智能能源系统
未来，我们希望进一步在以下方向深化研究：
卫星+地面多源异构数据融合
融合物理约束的神经网络设计（如云速、风向引导注意力）
数字孪生光伏系统，实现从预测→ 储能决策 → 发电仿真的闭环
引入自监督学习与联邦学习，提升模型跨站点迁移能力
结语
太阳辐射预测不仅是气象问题，更是电力现货交易与能源系统调度的感知前提。在AI技术的加持下，数据驱动预测正逐步走向更高精度、更强泛化、更低成本的智能时代。
我们坚信：每一道阳光的到来，都值得被更精准地预知与利用。
原标题：大圜科技：探索AI赋能光伏交易预测新路径
