利用基于天气和上下文的混合Transformer框架对缺失的光伏发电数据进行稳健的插补

《Renewable Energy》：Robust Imputation of Missing Photovoltaic Power Data Using a Weather- and Context-Aware Hybrid Transformer Framework

高效填补光伏功率数据的方法与实验验证

　　随着全球对可再生能源的依赖不断加深，光伏发电（Photovoltaic, PV）作为一种清洁、可再生的能源形式，正在迅速普及。然而，在实际应用中，PV系统经常面临数据缺失的问题，这主要由传感器故障、数据采集设备异常、通信链路中断以及系统维护期间的停机等因素引起。特别是在分布式PV系统中，由于偏远和农村地区通信基础设施薄弱，数据传输的可靠性和及时性受到严重影响。此外，智能电网中的传感器故障、传输错误以及诸如自然灾害等突发事件，也会导致大规模的数据缺失。

数据缺失不仅削弱了PV系统的实时监控能力，还使得故障诊断变得更加复杂，同时可能引发预测模型的失效，从而影响电力系统的调度和能源分配效率。面对这一挑战，随着智能电网和能源互联网的快速发展，解决PV功率数据缺失问题已成为电力行业关注的重点。研究和应用高效的PV功率数据填补技术，对于提升整个PV系统的可靠性、优化资源配置以及确保电网的安全稳定运行具有深远的意义。有效的数据填补方法能够弥补数据缺失带来的信息缺口，保障PV系统的连续性和准确性，从而为智能电网的优化运行奠定坚实基础。

目前，研究人员已经提出了多种方法来应对电力数据缺失的问题，主要包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法。传统的统计方法，如均值填补、线性填补和多重填补，常用于处理数据缺失问题。尽管这些技术简单且易于实施，但在处理大规模、复杂和高维数据时常常显得力不从心。特别是在数据缺失率较高或数据表现出显著非线性特征的情况下，传统统计方法可能无法提供令人满意的填补结果。基于机器学习的方法则通过分析历史数据中的模式和相似性，为数据填补提供了更为灵活和精确的解决方案。在台湾两年的电力数据实验中，机器学习技术通常优于传统统计方法，其中K近邻（KNN）和支持向量回归（SVR）表现尤为突出。此外，一些基于时间序列子序列近邻（SNN）分析的技术也被提出，能够直接处理具有缺失值的时间序列数据，从而提升风力涡轮机故障预测的准确性。高斯过程回归作为一种经典的机器学习算法，通过使用不同的合理估计向量来填补缺失值，以确保风力发电预测的准确性。还有研究提出了一种方法，通过在特征空间中重新定义多维非线性变量，生成与目标变量具有线性关系的新变量，从而实现有效的线性填补。能源复制粘贴填补（Energy Copy-Paste Imputation, CPI）技术则通过复制具有相似特征的数据块并将其插入时间序列的缺失区域，确保每个段落的总能量保持不变。此外，聚类方法也被广泛用于数据填补，如在文献[13]中提到的连接聚类技术，该方法在估计缺失数据时考虑了测量值之间的局部依赖关系，使其在处理高维数据时表现出色。然而，传统的基于机器学习的数据填补算法在处理时间动态性和不确定性方面存在一定的局限性，因此在应对PV功率数据中复杂的时序依赖关系和非线性特征时效果不佳。

随着深度学习技术的进步，越来越多的研究开始探索更先进和高效的数据填补方法。例如，文献[15]中提出了一种基于超分辨率感知卷积神经网络（Super-Resolution Perception Convolutional Neural Network, SRPCNN）的PV功率填补模型，该模型能够有效学习数据特征。文献[16]中提出了一种基于编码器-解码器结构的神经网络模型，用于在受限环境中实现精确的PV数据填补。文献[17]中则采用基于上下文编码器（Context Encoder, CE）的方法，充分利用周围环境信息，以实现风场数据的有效填补。另一种新兴的深度学习方法是深度生成模型，它在图像生成和文本生成等领域取得了显著成功，并逐渐被应用于数据填补任务。文献[20]中提出了一种用于能量转换数据填补的去噪扩散直接模型（Denoising Diffusion Direct Model, DDSM），通过加速采样和直接训练，克服了传统扩散模型在时间和准确性方面的限制。文献[21]中还提出了一种无监督生成网络，利用隐含类别信息和多种填补技术，提高了能源数据集填补的鲁棒性和可靠性。基于Wasserstein生成对抗网络（GAN）的SolarGAN被提出用于填补多维太阳辐射数据，而空间-时间填补GAN（Space-Time GAN, STGAIN）则被引入以应对风力涡轮机数据收集过程中由于网络拥堵和传感器故障导致的频繁数据丢失。然而，生成模型在数据填补任务中仍面临诸多挑战，包括训练过程中的不稳定性与不一致性。这些模型往往难以生成符合实际的高质量数据，进而影响其填补缺失值的准确性，导致在实际应用中表现不佳。

近年来，研究趋势逐渐转向在缺失电力数据填补中引入注意力机制，这种方法在处理复杂时间序列数据方面表现出色。基于自注意力的时间序列填补（Self-Attention for Time Series Imputation, SAITS）适用于处理数字变电站中的多样化和复杂数据，显著提升了配电网监控与保护系统的性能。此外，Transformer-LUBE模型被用于增强PV功率预测的精确度，通过填补缺失的PV数据来提高次日预测的准确性。这些算法通常依赖于模式识别、相似性分析或基于历史数据的模型预测。然而，由于天气因素对PV功率生成的影响，PV功率的不确定性较高，其复杂性和变化速率超出了传统基于历史数据填补方法的能力范围。传统填补方法往往难以全面捕捉由天气因素影响的PV功率数据的复杂动态特征，使得其在建模PV功率数据固有的非线性关系时面临困难。特别是在高缺失率的情况下，由于信息不足，模型无法准确捕捉PV功率生成的不确定性，导致填补结果存在显著偏差，从而影响填补结果的准确性和可靠性。

针对上述问题，本文提出了一种新的混合Transformer框架，用于PV功率数据填补，该框架结合了天气因素。我们设计了一种天气信息提示与上下文知识融合的机制，以有效整合天气信息并提升填补精度。该方法不仅考虑了PV功率数据的时间序列特性，还成功地将天气因素融入其中，通过知识驱动的方式增强了填补算法的准确性。在高缺失率的情况下，结合天气信息的填补方法能够更好地捕捉PV功率数据的动态变化，确保填补结果的精确性和鲁棒性。本文的主要创新点包括以下几个方面：

首先，我们提出了一种新颖的天气提示与上下文知识融合机制，该机制将外部气象信息与由线性和随机高斯填补方法得出的粗略填补结果相结合。这些输入作为语义提示，不仅提供了环境线索，还为缺失数据区域提供了先验的上下文知识。通过联合编码外部环境特征和观察值与缺失值之间的时空模式，该机制使模型能够更好地理解时间序列的潜在背景。

其次，我们开发了一种混合填补框架，该框架集成了多个专门的模块，其中Transformer组件采用对角线掩码自注意力（Diagonal Masked Self-Attention, DMSA）机制，以捕捉全局的时序依赖关系。该Transformer模块与粗到细填补层和上下文感知优化块协同工作，实现了渐进式和稳健的填补过程。模块化设计使得该框架能够联合学习短期上下文、长程时序结构以及缺失数据的语义，从而显著提升PV功率数据重建的准确性和泛化能力。

最后，我们引入了一种针对实际应用的鲁棒性分析方法。该方法系统地评估了模型在各种缺失率下的填补性能，证明了其在极端高缺失情况下的强韧性和一致性。此外，我们还进行了额外的实验，以评估模型在缺乏外部气象信息、训练与测试阶段缺失率不匹配以及PV数据以不同时间分辨率采集时的鲁棒性。这些实验共同验证了模型在多样且实际应用环境中的适应性、泛化能力和稳定性。

本文的提出为解决PV功率数据填补问题提供了新的思路和方法，特别是在高缺失率和复杂时序依赖关系的场景下，具有显著的优势。通过有效整合天气信息和上下文知识，该框架不仅提升了填补精度，还增强了模型的鲁棒性和适应性，为智能电网和能源互联网的高效运行提供了坚实的技术支持。