增强季节性，优先气象：基于双层分层注意力机制强化光伏发电预测中的季节相关性

Amplify seasonality, prioritize meteorological: Strengthening seasonal correlation in photovoltaic forecasting with dual-layer hierarchical attention

Yunbo Niua · Jianzhou Wangb · Ziyuan Zhang · Yisheng Caoa 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394

摘要 电力输出超过电网承载能力对电网安全构成严重威胁。2023年，光伏发电占可再生能源发电总增量的75%。然而，由于光伏发电输出存在显著波动，准确预测发电量已成为保障电网安全的关键手段。在实际应用中，一个关键挑战在于如何深度挖掘光伏发电数据中的隐含特征，并厘清其与气象数据之间的关联，以提升预测精度。针对这一问题，本研究提出了一种名为“增强季节性，优先气象”的光伏发电预测策略。该策略旨在利用气象信息与光伏发电数据的季节性成分建立关联，同时防止气象因素干扰趋势性成分，从而有效降低短期季节性气象波动对...

解读: 该双层分层注意力机制的光伏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'放大季节性、优先气象'策略深度挖掘气象与光伏数据关联,可显著提升SG系列逆变器功率预测精度超10%,优化MPPT控制策略。该技术可集成至ST储能系统的能量管理算法,实现光储协同预测调度,有效应对光伏...