甘肃做网站哪个平台好,安徽网络推广和优化,大连网站哪家做的好,黄岩做网站的公司1. 引言 光伏功率预测对于电力系统调度、能源管理和电网稳定性至关重要。随着深度学习技术的发展，大模型（如Transformer、LSTM等）在时间序列预测领域展现出强大能力。本文将详细介绍基于大模型的光伏功率预测方法，涵盖短期(1-6小时)、超短期(15分钟-1小时)和中长期(1天-1周…1. 引言
光伏功率预测对于电力系统调度、能源管理和电网稳定性至关重要。随着深度学习技术的发展，大模型（如Transformer、LSTM等）在时间序列预测领域展现出强大能力。本文将详细介绍基于大模型的光伏功率预测方法，涵盖短期(1-6小时)、超短期(15分钟-1小时)和中长期(1天-1周)预测，并提供完整的开源代码实现。 2. 数据准备与预处理
2.1 数据收集
光伏功率预测通常需要以下数据： 历史功率数据 气象数据（辐照度、温度、湿度等） 天文数据（太阳高度角、方位角） 电站特性数据（装机容量、倾角、方位角等） import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 加载示例数据
def load_data(file_path):data = pd.read_csv(file_path)
