Siyuan Fan · Hua Genga · Hengqi Zhang · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.298

我们开发了一种融合视觉与物理信息的多模态光伏发电功率预测方法，以解决传统预测方法在应对光伏面板状态变化方面的不足。利用监测设备获取的时间序列图像来观测光伏状态随时间的变化情况，并采用皮尔逊相关系数评估气象与环境因素同光伏功率之间的关系。提出了一种三阶段混合数据重构方法，以解决光伏系统中数据缺失、噪声较高以及时间戳不同步等问题。采用卷积特征提取网络分析光伏面板遮挡对发电效率的影响。引入一种可学习权重的交叉注意力特征融合机制，以克服单一数据融合策略在捕捉复杂相关性方面的局限性。实验结果表明，所提出的...

解读: 该多模态光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过融合监控图像与物理数据的三阶段混合重建方法,可显著提升SG系列逆变器的MPPT优化精度,特别是在组件遮挡场景下。多步预测能力(MSE提升45.40%)可增强ST系列储能变流器的充放电策略优化,实现更精准的削峰填...