CPWformer-DEC：一种改进的Transformer模型，该模型结合了基于类别优先级的天气信息处理机制以及动态误差补偿机制，用于光伏发电量的预测

《Expert Systems with Applications》：CPWformer-DEC: improved Transformer with class-priority weather attention and dynamic error compensation for photovoltaic power forecasting

光伏功率预测模型CPWformer-DEC通过GMM气象分类、类优先注意力机制、多尺度特征融合和动态误差补偿，有效提升了短中期预测精度，尤其在天气突变场景下MAE降低35.4%-70.1%。

　　
随着全球光伏装机容量的持续增长，提升短期及中期光伏功率预测精度已成为电力系统调度的关键需求。当前研究主要沿物理建模、统计方法、机器学习与深度学习、混合建模四大方向展开，但各方法在应对天气突变、信息稀释和误差累积等问题时存在显著局限。物理模型虽具备强可解释性，但依赖高精度气象数据输入，实时性难以满足；传统统计方法难以捕捉非线性关系；机器学习模型对特征工程敏感，而深度学习模型虽能自动提取特征，但在快速天气切换时仍存在响应滞后和误差叠加问题。现有混合模型多采用离线分解或固定标签聚类，未能有效整合在线动态补偿机制，导致突发性天气变化时预测精度显著下降。

研究团队针对光伏预测三大核心痛点提出创新解决方案：首先，通过高密度Gaussian混合模型实现分钟级天气分类，构建动态天气感知框架。该技术突破传统日尺度聚类局限，可在15分钟采样间隔下精准识别云层厚度、太阳辐射角等关键参数的瞬时变化特征，使模型具备对突发性天气事件（如云层快速消散或降雨）的快速响应能力。其次，设计类优先天气注意力机制，创新性地构建双分支注意力网络。其中一个分支专注于同类天气样本的深层关联，通过动态门控机制调整权重分配；另一个分支捕捉跨类天气特征，确保模型在稳定时段与突变时段均能保持高效信息传递。这种类优先机制有效平衡了相似天气模式强化与差异性特征保持的矛盾，实验显示可使模型在云层快速变化场景下的预测误差降低达70.1%。

在特征融合层面，研究提出双激活多尺度融合架构。该设计采用异构激活函数处理不同频段的天气信号：指数线性单元（ELU）增强对高斯分布天气参数（如温度、湿度）的敏感度，软plus函数则优化对非平稳气象特征的建模能力。通过深度可分离卷积实现多分辨率特征提取，最终经通道级门控融合大尺度周期特征（日/周周期）与微尺度突变特征（分钟级波动），显著提升模型对复杂天气模式的适应能力。

动态误差补偿模块的引入攻克了长期预测中的相位滞后难题。该模块创新性地将轻量化LSTM与Transformer解码器结合，实时追踪残差误差并生成补偿信号。实验表明，在连续3小时的云层快速变化测试中，传统Transformer模型的误差累计增幅达12.7%，而集成LSTM补偿机制后误差增幅被控制在3.2%以内，成功缓解了预测轨迹漂移问题。这种在线误差修正机制使得模型在持续突变天气中仍能保持稳定输出，预测响应时间缩短40%以上。

研究团队在辽宁和新疆两个典型光伏电站开展对比实验，数据集覆盖2022-2024年全季节运行数据。实验设置采用10-分钟滑动窗口输入，单步预测未来15分钟出力，确保不同模型公平性。对比基线模型显示，CPWformer-DEC在三类典型场景中表现尤为突出：1）正午云层快速消散场景，MAE降低64.8%；2）傍晚多云到晴的突变过程，MAE降幅达70.1%；3）连续阴雨天气下的出力预测，误差累计抑制效果达35.4%。特别是在2023年11月某次极端天气事件中，模型成功将预测误差控制在真实值的8.3%以内，显著优于传统RNN/LSTM架构。

该研究对实际工程具有重要指导意义。在电网调度层面，模型可将光伏出力预测误差从行业平均的15%降至6.8%，使调度系统对可再生能源的消纳能力提升22%。储能协调方面，预测精度的提高使电池组充放电策略优化空间扩大30%，有效降低储能系统容量冗余需求。经济测算显示，采用该模型可使光伏电站发电量收益提升8.2%，投资回报周期缩短至5.3年。

当前研究仍存在可拓展空间：1）模型在极端天气（如冰雹、沙尘暴）下的泛化能力有待验证；2）动态补偿机制的参数自适应优化仍需深化研究；3）多站点协同预测框架的构建是未来重点方向。建议后续工作可探索气象多源数据融合机制，结合卫星云图与地面传感器数据实现更精准的天气分类；研究注意力权重与LSTM补偿强度的动态平衡策略；构建跨区域光伏预测系统，提升电网整体可再生能源消纳能力。

该研究标志着光伏预测技术从"稳态优化"向"动态适应"的范式转变。通过天气分类引导的类优先注意力机制，实现了关键突变特征的精准捕捉；多尺度特征融合架构解决了长短期依赖建模的矛盾；在线误差补偿机制则有效克服了传统预测模型的惯性缺陷。这些创新突破为高比例可再生能源并网提供了关键技术支撑，对推动能源转型和智慧电网建设具有重要实践价值。