本工具是一款基于 JSD-Informer 模型 的 分布式光伏发电功率短期预测研究助手。 专为解决光伏出力波动性问题设计,支持 分布式屋顶 集中式地面 农光互补 等多种场景。 通过深度学习算法分析历史数据与气象特征,精准生成短期发电功率预测,为电网调度与能源管理提供数据支撑。
利用 Informer 架构的自注意力机制,高效捕捉光伏功率序列中的长距离依赖关系。
引入 JSD(Jensen-Shannon Divergence)损失函数,优化预测概率分布,提升不确定性下的预测鲁棒性。
JSD-Informer 在波动性较大的天气条件下表现优异,建议提供详细的气象预报数据以提高准确率。
支持历史功率数值、辐照度、组件温度、环境温度等多维时间序列特征输入。