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时间范围数据集支持短期预测30分钟至6小时和长期预测一天或更长满足不同时间尺度的太阳辐照预测需求。 1.6 数据质量与验证 与ERA5的对比验证在小时尺度上SolarCube的预测数据与ERA5进行了比较SolarCube在精度上显著优于ERA5展示了更高的预测精度。 地面观测验证基于地面观测站的太阳辐照测量值确保数据集的物理模型计算数据具有可靠性和实用性。 2.实验说明与结果 区域级和点级预测任务实验结果表明视频Transformer模型在区域级任务中表现更稳定而LSTM和Transformer变体则在点级预测任务中有更好表现。实验显示深度学习模型在处理复杂的时空依赖性时明显优于传统持久性模型。 2.1 区域级预测 任务描述使用历史15分钟间隔的卫星图像序列前3小时共12帧预测未来3小时的太阳辐照分布。每个图像覆盖600 km × 600 km区域分辨率为120×120像素。 候选模型主要有ConvLSTM、视频Transformer模型和持久性模型。 ConvLSTM可以捕捉时空序列信息的卷积LSTM。视频Transformer模型包括轴向注意力、视频和分割时空注意力这些模型基于Earthformer架构能够有效提取视频序列中的特征。 持久性模型基线模型通过计算“晴空指数”预测未来的太阳辐照假设大气条件在短时间内保持不变。 评估包括相对均方根误差rRMSE、相对均偏误差rMBD和预测技能FS后者用于与持久性模型比较性能提升。 实验表明视频Transformer模型在各类场景下表现较为稳定Divided-st模型在难度较高的测试场景中有较好的表现。在不同地表类型如湿地、草原等上模型的表现有些差异但总体趋势一致。 2.2 点级预测 任务描述使用历史3小时的光谱数据和SZA数据预测未来3小时或24小时的地面点位太阳辐照支持短期和长期预测任务。 LSTM及其变体包括LSTM和带时间序列注意力的LSTMLSTM-a擅长时间序列建。 Transformer和Informer是长序列预测模型适用于捕捉时间序列中的复杂依赖性。持久性模型用于基线比较假设大气条件与前一天同一时间一致。 评估指标与区域级任务一致包括rRMSE、rMBD和FS。实验结果表明深度学习模型优于持久性模型尤其在长时间预测中表现出色。Transformer和LSTM-a模型在短期和长期预测中的性能最优能够更好地捕捉云层带来的辐照波动。 2.3 预测对比 对比不同模型在不同地表类型、天气条件下的表现。视频Swin在时间步长增加时的预测技能FS表现出提升而ConvLSTM在短期内有较高的预测技能但随着时间增长其性能下降。 在长时间预测中深度学习模型表现明显优于持久性模型。尤其在“困难”场景即云层动态变化下LSTM-a和Transformer模型的精度较高能够更好地应对长时间的太阳辐照波动。 2.3 挑战及数据集潜在应用 提升全天候长时间预测能力SolarCube结合了红外波段和物理模型支持的太阳辐照数据可为夜间和长时间跨度的太阳辐照预测提供更高精度的支持。这将为光伏系统的持续电力供应和需求管理提供全天候的数据基础。 增强稀疏观测区域的预测泛化能力利用卫星和地面观测数据SolarCube能在地面监测点稀疏的区域提升预测精度。未来可结合物理引导的机器学习模型来进一步提升区域预测的泛化效果为大范围光伏电力管理提供支持。 实现公平性导向的跨区域预测SolarCube覆盖了不同地理和气候条件的全球多区域能够开发适应性更强的公平预测模型有助于在各地均衡分配太阳能资源提高能源供应的公正性和有效性。