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面向天气感知的双分支融合光伏功率预测方法
Weather-aware dual-branch fusion for photovoltaic power forecasting
| 作者 | Bo Liu · Gang Liu · Xinlong Ma · Yisheng Cao · Rujian Chen · Jingde Jia · Yifan Li |
| 期刊 | Solar Energy |
| 出版日期 | 2026年4月 |
| 卷/期 | 第 308 卷 |
| 技术分类 | 智能化与AI应用 |
| 技术标签 | 机器学习 深度学习 光伏逆变器 智能化与AI应用 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 |
本文提出一种融合气象数值预报与历史发电数据的双分支深度学习架构，通过注意力机制协同建模时空特征与天气敏感性，显著提升短期光伏功率预测精度。
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SunView 深度解读
该技术高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台及组串式逆变器（如SG系列）的功率预测需求，可嵌入ST系列PCS和PowerTitan储能系统的能量管理模块，优化光储协同调度与电网辅助服务响应。建议将模型轻量化后部署于边缘侧逆变器，结合本地气象传感器实现实时滚动预测，提升户用及工商业光伏电站的并网友好性与收益确定性。