2025年大模型技术在新能源功率预测中应用初探报告
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大模型技术在新能源功率预测中应用初探总结
该报告聚焦大模型技术在新能源功率预测领域的应用，深入分析行业需求与挑战，提出两类核心应用路线并展开探讨，为该领域发展提供重要参考。
新能源功率预测需应对气象系统短期与长期的不确定性，同时满足确定性、区间及场景功率等多样化预测需求。当前预测面临复杂数据形式、NWP数据缺乏、历史量测数据不足、极端天气影响等多重挑战，核心在于提升人工智能模型的性能与适应性。
大模型技术的快速发展为解决上述问题提供了新路径，报告提出两大应用路线。路线一为大模型主导的预测新范式，主要分为时间序列基座大模型（TSFM）和基于大语言模型的时序大模型（LBM4TS）两类。TSFM以TimeGPT-1为代表，依托海量多领域训练数据，支持零样本和微调后预测；LBM4TS如Chronos等，通过提示工程或词化工程处理数据，无需重训练即可应用。实验显示，这类模型预测精度与传统小参数模型相当，但存在多模态协变量输入难、决策可解释性差等局限。
路线二是融合大模型思想的混合建模框架，利用大模型优势解决量测数据不足、多模态数据特征对齐和极端场景生成三大问题。在多模态融合方面，形成前端、中端、末端三类融合模型，通过注意力机制、对比学习等技术挖掘多尺度时空特征，提升预测效果与可解释性。在极端场景生成方面，针对短期和中长期尺度设计不同模型，借助大模型的少样本/零样本生成能力，结合模板型、物理约束型、思维链型提示词方法，高效生成极端天气相关场景数据。
报告结论指出，大模型技术与新能源功率预测的融合需覆盖超短期至远景期的全时间尺度，以及设备至大区域的全空间尺度，适配点估计、概率预测等多元应用任务。未来，需进一步整合多模态数据，深化时序模型、提示工程、多模态融合等核心技术的应用，充分发挥大模型的涌现能力与上下文学习优势，推动新能源功率预测向更精准、高效、全面的方向发展，为能源系统优化运行提供有力支撑。
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