随着全球能源结构向低碳、可再生的方向转型，太阳能作为一种重要的清洁能源正被广泛采用。然而，太阳能的发电量极易受气象条件、云层变化等因素影响，难以实现稳定供应。为了更好地将太阳能融入电网，准确预测太阳辐照量变得至关重要。传统的数值天气预报（NWP）方法虽然能提供中短期预测，但在面对复杂的气象条件和地形特征时准确度仍有局限，无法满足对快速、连续短期预测的需求。近年来，人工智能（AI）、尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL）的迅速发展，为太阳辐照预测提供了新思路。通过挖掘卫星观测数据，机器学习能够更好地捕捉复杂气象变量之间的非线性关系，提供高效的预测方案，助力太阳能在电网中的高效管理。
数据来源：采用欧洲气象卫星气候监测服务（EUMETSAT）的卫星辐照数据集，包括1983年至2017年间的全球表面太阳辐照数据。这些数据通过被动遥感观测，以0.05° × 0.05°的网格分辨率，每半小时记录一次，覆盖了包括欧洲在内的全球主要地区。 数据预处理：对数据进行归一化处理，消除异常值并确保数据连续性。具体包括去除极端异常数据、平滑短期波动，并利用历史平均值填补缺失数据。 特征提取与输入序列：为保证模型能从时间序列中学习到时空依赖特性，研究将连续两天的辐照数据作为输入特征，进行日照变化的顺序预测。同时还考虑了日期、地理信息、季节性变化等辅助特征，以提升模型对不同地理区域和季节变化的预测能力。 模型选择与架构设计：文章采用了几种常见的深度学习模型，包括长短时记忆网络（LSTM）、双向LSTM（bLSTM）、卷积LSTM（ConvLSTM），以及决策树（RF）、CatBoost等机器学习算法。研究特别关注了bLSTM和ConvLSTM的优势，bLSTM能够更好地捕捉时间序列中的前后依赖，而ConvLSTM则在处理大范围、空间异质性较高的地区预测时表现优异。
深度学习模型：在所有测试模型中，双向LSTM（bLSTM）在预测准确度上最为优异。其在24小时预测中的平均绝对误差（MAE）最低，能更好地捕捉太阳辐照的日间波动；同时，ConvLSTM在大范围预测上的表现也相对优越，尤其在具有复杂地形的地区（如瑞士、奥地利）较传统方法有明显提升。 传统数值天气预报（NWP）：数值天气预报作为基准模型虽然在短期预测中表现稳定，但在复杂地形、云层快速变化等条件下准确度有所下降，易产生较大的空间平滑误差。 自相关模型与气候学模型：自相关模型（Persistence）和气候学模型（Climatology）分别基于历史时间序列的短期稳定性和长期均值作为预测依据。在平稳天气条件下能提供基本的预测参考，但在多变天气环境下预测效果不佳。
实验结果表明，深度学习模型（尤其是bLSTM）在太阳辐照预测上展现出强大的适应性与准确性。通过对奥地利训练数据的学习，该模型在瑞士和意大利等不同气候条件的地区也能保持良好的泛化能力。尤其在夏季稳定天气下，机器学习模型能够精确捕捉太阳辐照的日间波动。在季节变化显著的春秋季，深度学习模型的适应性尤为突出。此外，研究还发现卷积LSTM对更大范围内的时空特征提取能力显著，特别适用于预测区域较大、地形复杂的地区，如意大利全境。
这些结果显示，深度学习模型的短时效预测优势显著，在太阳能电力系统、智能电网的负荷管理和调度优化等方面具有广泛应用前景。未来若结合更多气象和环境因素，模型预测精度将进一步提升。
无现场数据的长时效预测：本研究开创性地在24小时长时效预测上不依赖现场观测数据，提供了更广的适用性，为偏远或缺乏实时数据支持的地区带来应用可能。 模型的区域泛化能力：研究发现，通过对奥地利数据的训练，模型在气候条件较相近的瑞士也展现了较好的迁移学习能力。更重要的是，模型在气候差异较大的意大利全境也能提供相对准确的预测，显示出该模型的区域泛化能力，为全球范围内太阳辐照预测应用提供了可能性。 数据与代码开源：研究团队将所有模型代码和数据处理流程公开，构建了一个可复现的预测框架。未来研究者能够基于此模型进行进一步优化与拓展，为太阳能预测和智能电网管理提供创新思路。 多变量融合与空间分析能力：研究通过卷积LSTM模型实现了对大范围区域的精确预测，尤其在复杂地形和云层多变的条件下表现更优。这种多变量融合的架构在更广地理范围应用中展现了较好的空间分析能力，为大规模能源调度提供可靠的模型支持。
引入更精细的地理特征：未来研究可以引入地表反射率、土地覆盖类型等地理信息，进一步提升模型对复杂地形和区域特征的适应能力。 超短期高频预测：未来可以尝试在分钟级别进行超短期预测，帮助电网管理应对高频波动，实现快速响应。 组合预测模型：通过将数值天气预报和深度学习模型组合，构建混合预测框架，以同时利用物理模型的优势和深度学习的非线性建模能力，提高短时天气突发事件预测的灵活性。
