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基于过渡神经支持决策树的多模态太阳能功率预测局部输入-输出可追溯性方法
Local Input–Output Traceability for Multimodal Solar Power Predictions by Integrating Transitional Neural-Backed Decision Tree
Lilin Cheng · Haixiang Zang · Tao Ding · Zhinong Wei 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22
针对深度学习多模态光伏功率预测模型“黑箱”导致的偏差不可解释问题，本文提出一种后验局部可追溯方法，融合神经支持决策树与Shapley值，实现预测结果的分层归因与气象状态转移概率解析，在保持高精度的同时提升局部可解释性。
解读: 该研究直接支撑阳光电源iSolarCloud智能运维平台的预测可信度升级，尤其适用于组串式逆变器集群与PowerTitan储能系统的协同功率预测场景。通过嵌入本地可追溯模块，可增强ST系列PCS在光储联合调度中的决策透明度，辅助运维人员快速定位云图/辐照/温度等多源输入异常影响。建议在iSolarC...