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本报告围绕分布式光伏功率预测展开深入研究，聚焦行业发展现状、核心挑战及创新预测方法，为提升光伏功率预测精度提供了系统性解决方案。
当前，分布式光伏发电呈爆发式增长，我国光伏装机容量稳居全球前列，分布式光伏已成为产业增长关键。功率预测对电网稳定运行、用户能效优化等意义重大，我国相关标准明确了不同时间尺度的预测准确率要求，而光伏发电功率受地理位置、气象条件等多种因素影响，辐照度、温度、风速等气象因素尤为关键，且其功率与辐照波动规律相似，具有随机性和间歇性特点，这给预测工作带来挑战。同时，区域内光伏电站数量多、独立建模难，加之区域气象预报不精确、传感器部署成本高，进一步增加了预测难度。
针对上述问题，报告提出两类核心预测方法。其一为AI大模型功率预测方法，通过整合全球多地实测数据与基于机理模型生成的合成数据，构建包含输入、嵌入层、编码器、解码器等模块的Transformer网络模型。该模型经预训练与微调优化，结合超参数调整，随着预训练数据量的增加，预测误差呈减小趋势。在山西、美国阿肯色州、澳大利亚爱丽丝泉等多地光伏电站的测试中，该方法的MAE和RMSE指标显著优于LSTM、Transformer等传统模型，预测精度大幅提升。
其二为多模态融合功率预测方法，针对关键参数缺失问题，融合视觉信息与物理特征，利用光伏电站现有安防设备获取时序图像，结合气象与功率数据进行预测。该方法通过三阶段混合数据重构解决数据缺失、噪声及时间戳不同步问题，设计专用图像嵌入层提取图像特征，借助可学习权重交叉注意力特征融合层实现多模态数据融合。实验表明，该模型预测误差分布更紧凑，在单步和多步预测中均表现出色，能有效捕捉时间序列长期依赖关系，且输入信息增加时模型性能持续优化。
两类方法从不同角度突破了传统预测方法的局限，有效提升了分布式光伏功率预测的准确性与稳定性，为不同时间尺度的发电计划制定、电网调度决策提供了可靠数据支撑，助力分布式光伏产业的高效可持续发展。
以下为报告节选内容
本报告围绕分布式光伏功率预测展开深入研究，聚焦行业发展现状、核心挑战及创新预测方法，为提升光伏功率预测精度提供了系统性解决方案。
当前，分布式光伏发电呈爆发式增长，我国光伏装机容量稳居全球前列，分布式光伏已成为产业增长关键。功率预测对电网稳定运行、用户能效优化等意义重大，我国相关标准明确了不同时间尺度的预测准确率要求，而光伏发电功率受地理位置、气象条件等多种因素影响，辐照度、温度、风速等气象因素尤为关键，且其功率与辐照波动规律相似，具有随机性和间歇性特点，这给预测工作带来挑战。同时，区域内光伏电站数量多、独立建模难，加之区域气象预报不精确、传感器部署成本高，进一步增加了预测难度。
针对上述问题，报告提出两类核心预测方法。其一为AI大模型功率预测方法，通过整合全球多地实测数据与基于机理模型生成的合成数据，构建包含输入、嵌入层、编码器、解码器等模块的Transformer网络模型。该模型经预训练与微调优化，结合超参数调整，随着预训练数据量的增加，预测误差呈减小趋势。在山西、美国阿肯色州、澳大利亚爱丽丝泉等多地光伏电站的测试中，该方法的MAE和RMSE指标显著优于LSTM、Transformer等传统模型，预测精度大幅提升。
其二为多模态融合功率预测方法，针对关键参数缺失问题，融合视觉信息与物理特征，利用光伏电站现有安防设备获取时序图像，结合气象与功率数据进行预测。该方法通过三阶段混合数据重构解决数据缺失、噪声及时间戳不同步问题，设计专用图像嵌入层提取图像特征，借助可学习权重交叉注意力特征融合层实现多模态数据融合。实验表明，该模型预测误差分布更紧凑，在单步和多步预测中均表现出色，能有效捕捉时间序列长期依赖关系，且输入信息增加时模型性能持续优化。
两类方法从不同角度突破了传统预测方法的局限，有效提升了分布式光伏功率预测的准确性与稳定性，为不同时间尺度的发电计划制定、电网调度决策提供了可靠数据支撑，助力分布式光伏产业的高效可持续发展。
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