本研究聚焦分布式光伏功率预测领域，围绕行业发展需求、技术挑战及创新方法展开深入探索，旨在提升预测精度以适配电网运行与用户侧服务需求。
研究背景方面，我国分布式光伏发电呈爆发式增长，截至 2024 年底光伏装机容量达 357.3GW，占全球新增装机 60% 以上，分布式光伏已成为产业增长核心。功率预测对电网稳定运行、调度优化及用户能效提升至关重要，我国相关标准明确了不同时间尺度的预测准确率要求，其中超短期 4 小时预测准确率需≥90%。然而，光伏发电受辐照度、温度等气象因素影响显著，存在随机性与间歇性特征，且面临区域内电站差异大、独立建模难，以及气象预报不精确、传感器部署成本高等挑战，亟需高效的预测方法。
AI 大模型功率预测方法是核心研究方向之一。该方法融合实测数据与合成数据，实测数据涵盖中、美、澳、比等国 1428 个场站的 185 万余个时间点数据，合成数据通过机理模型结合 CAMS 气象数据生成，考虑了晴空辐照度、云层衰减、积灰等影响因素。构建的光伏物理模型链，耦合光电转换方程与环境影响模型，实现气象条件到功率输出的全过程模拟。模型采用 Transformer 网络架构，经预训练与微调优化，通过超参数调整确定 12.63M 参数配置。实验结果显示，随着预训练数据量增加，预测误差持续减小，在中、美、澳多地光伏电站测试中，该模型 MAE 和 RMSE 指标显著优于 LSTM、Transformer 等传统模型，预测精度大幅提升。
多模态融合功率预测方法针对参数缺失问题，提出融合视觉信息与物理特征的创新思路。该方法利用光伏电站现有安防设备采集时序图像，结合温度、风速、辐照度等物理特征数据，通过三阶段混合数据重构方法解决数据缺失、噪声及时间戳不同步问题。模型设计了包含主干层、上下文加权训练层等的图像嵌入层，以及可学习权重交叉注意力特征融合层，实现多模态信息的有效融合。实验表明，该模型预测误差分布更紧凑，多步预测中能准确捕捉长期依赖关系，在输入步长增至 6 时性能最优，消融实验验证了其预测准确性与稳定性。
综上，本研究通过 AI 大模型与多模态融合两种创新路径，有效应对了分布式光伏功率预测的核心挑战，提出的方法在不同场景下均展现出优异的预测性能，为提升光伏并网消纳水平、保障电网安全稳定运行提供了重要技术支撑，对推动光伏产业高质量发展具有实践意义。
以下为报告节选内容(来源：网络)
1、基于AI大模型的分布式光伏功率预测方法研究
2、2026年人工智能全景报告（英文版）
3、2026年招聘趋势报告：人工智能如何重塑招聘（英文版）
4、2025年全载录丨Xsignal 全球AI应用行业年度报告
5、2025年AI+Agent技术金融应用探索与实践报告
6、2026 自动驾驶元年八大展望-30页
7、全国内部审计数智化转型发展研究报告
8、通过CLCA释放第一方数据价值驱动跨境企业营销表现提升
9、基于产品全生命周期的运营体系构建
10、金融数字化解决方案手册
11、帆软物业行业通用方案
12、价值场景资料包-OTC全渠道营销分析解决方案v1
13、海天制造业数智化平台的构建与应用经验分享
14、供应链行业大讲堂直播
15、让数据成为生产力--一流企业的数据化管理思想、方法和实践
16、未来工厂数据平台解决方案
17、DeepSeek_企业AI战略落地指南
18、数据治理助力BI落地的经验分享
19、智慧水务可视化大屏模板
20、工程建设全行业业务应用场景交流方案
21、大模型公司上市推进，看好AI技术发展与商业落地
22、AI电影：技术重构生产，生态开启新篇
23、拉丁美洲人工智能指数
24、AI驱动源至付采购软件：终极购买指南
