基于大语言模型与加权外因优化的短期电力负荷预测及光伏铁路系统可行性研究

本研究针对轨道交通碳中和需求，创新性地提出基于ArcGIS Pro太阳辐射建模与PVsyst仿真的铁路光伏系统评估方法。通过优化漫反射比例(diffuse proportion)和透射率(transmittivity)参数组合，实现年发电量943,882 kWh，可覆盖韩国釜山海云台海滩列车全年用电需求，并减少415吨CO2排放，为交通领域可再生能源整合提供技术范式。

　　

随着全球气候危机加剧，实现《巴黎协定》1.5°C温控目标面临严峻挑战。交通运输作为碳排放"大户"，占全球能源相关排放量的24%，其中铁路电气化被视为低碳转型的重要路径。然而，传统电网供电仍依赖化石能源，而光伏(PV)系统与铁路基础设施的整合存在三大瓶颈：轨道曲率影响面板布局、气象数据精度不足、发电量评估缺乏系统性方法。

韩国国立研究基金会(National Research Foundation of Korea)团队选择釜山海云台海滩列车作为研究对象——这条由废弃铁路改造的电池驱动(Battery-powered)旅游线路，具有典型城市轨道交通特征。研究人员开创性地将地理空间分析与能源建模相结合：首先通过ArcGIS Pro的太阳辐射工具(Solar Radiation Tool)优化月际漫反射比例(0.2-0.7)和透射率(0.3-0.7)，误差控制在4.37%以内；继而开发Python算法实现1,889块面板的自动排布，规避隧道和道口等"阴影区"；最终在PVsyst中整合合成气象数据，量化系统性能。

关键技术包括：1)基于Busan ASOS站观测数据的气候特征建模；2)利用GeoPandas和Shapely包处理轨道几何参数；3)采用3D曲面投影技术解决弯道面板效率损失问题。

计算结果显示：优化后的月际参数组合使模型误差最低达0.15%(10月)。年发电量达943,882 kWh，显著超过列车年耗电量(峰值8月达3.8倍盈余)。环境效益方面，系统每年可减少415吨CO₂排放，相当于23,000棵冷杉的年固碳量。技术突破体现在：1)首次实现曲线轨道面板效率的量化评估(曲率半径>300m时效率损失<5%)；2)建立铁路专用光伏可行性评估框架。

讨论部分强调：该方法克服了传统GIS分析过度简化的问题，通过动态参数优化和真实轨道建模，使发电量预测精度提升30%。特别值得注意的是，12月(发电低谷期)仍保持2.7倍电力盈余，验证了系统在低辐照条件下的可靠性。

该研究不仅证实铁路光伏系统可实现能源自给，更构建了可推广的技术评估体系。其创新点在于：1)开发轨道专用面板布局算法；2)建立气候适应性发电预测模型；3)提供经济-环境双重效益评估模板。这些成果为全球交通领域碳中和目标提供了可量化的技术路径，尤其对旅游轨道交通的绿色转型具有示范意义。未来研究可拓展至不同气候带铁路网络，进一步验证方法的普适性。