Razieh Rastgoo · Nima Amjady · Shunfu Lin · S. M. Muyeen · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月

太阳能发电受云层变化影响显著，具有较强不确定性，给可再生能源系统的稳定性带来挑战。准确的超短期太阳能功率预测有助于提升电网调度与运行效率。本文提出一种基于深度学习的预测模型，包含三个核心模块：多流视频视觉Transformer（MS-ViViT）用于提取天空图像序列的时空特征；融合改进型Reformer（Fused I-Reformer）通过融合编码器和新型损失函数增强序列学习能力；以及带注意力机制的残差全连接网络（ARFC）用于最终功率预测。在六个真实数据集上与36种对比模型进行的实验表明，该...

解读: 该基于天空图像序列的超短期光伏功率预测技术对阳光电源智能运维体系具有重要应用价值。可直接集成至iSolarCloud云平台，通过部署天空相机与深度学习模型，实现5-30分钟级功率预测，显著提升SG系列逆变器的MPPT算法响应速度。对于PowerTitan大型储能系统，该技术可优化充放电策略，通过提前...