混合机器学习优化在太阳辐射预测中的应用

《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》：Hybrid Machine Learning Optimization for Solar Radiation Forecasting

准确预测太阳能辐射对优化能源系统至关重要。本研究在澳大利亚三个气候区评估了XGBoost、AdaBoost、CatBoost、LightGBM和Histogram-Based Gradient Boosting五种模型的性能，通过Nelder-Mead优化和LIME特征选择提升预测精度。结果显示CatBoost在Alice Springs和Tennant Creek表现最佳，AdaBoost在Darwin最优，综合误差降低6%-82%。SHAP分析表明全球水平辐射（GHI）是核心预测因子，温度（TEMP）次之，湿度（HUM）影响较小。研究证实气候适配模型和混合优化-可解释性框架能有效提升太阳能预测精度与透明度。

　　太阳能辐射预测在优化太阳能能源系统和提升能源资源配置方面起着至关重要的作用。随着全球对可再生能源的需求不断增长，准确预测太阳辐射水平对于推动可持续发展和应对气候变化具有重要意义。本研究评估了五种先进的机器学习模型——XGBoost、AdaBoost、CatBoost、LightGBM 和基于直方图的梯度提升模型（HGB）——在澳大利亚三个不同气候区域（艾丽斯泉、达尔文和滕塔克克）的每小时太阳能辐射预测表现。通过引入Nelder–Mead优化方法进行超参数调整，并结合局部可解释模型无关解释（LIME）技术进行特征选择，研究显著提升了模型的预测性能。此外，使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）进一步分析了特征的重要性以及各特征对模型预测的个体贡献，从而增强了预测结果的透明度。

在所有站点中，全球水平辐射（GHI）被LIME和SHAP分析一致确认为最重要的预测因子。空气温度（TEMP）对预测结果有积极影响，但其贡献程度相对较低。相对湿度（HUM）则表现出较弱的关联性。研究结果表明，CatBoost模型在艾丽斯泉和滕塔克克的预测误差（RMSE）最低，分别为62.78 W/m2和52.08 W/m2，而在达尔文地区，AdaBoost模型表现最佳，其RMSE为22.93 W/m2。通过整合Nelder–Mead优化与LIME特征选择，预测误差在各站点减少了6%至82%。这一发现强调了气候特定模型选择的重要性，并展示了优化与可解释性框架相结合在提升太阳能辐射预测精度和透明度方面的潜力。

太阳能辐射分析与估算对于多个领域具有深远影响。在能源生产方面，太阳能辐射数据是评估太阳能发电潜力和设计光伏（PV）及太阳能热系统的关键依据。在环境监测领域，太阳能辐射数据有助于理解地球的能量平衡、气候建模以及天气现象的预测。农业方面，太阳能辐射对作物生长和产量有直接影响，从而影响种植时间、作物选择和灌溉管理决策。此外，太阳能资源地图对于政策制定者、电力公司和投资者制定太阳能基础设施发展战略至关重要。因此，利用先进的技术对太阳能辐射进行准确估算已成为多个研究和工程领域的重要课题，为全球向可持续能源系统转型提供了支持。

在太阳能辐射预测领域，已有大量研究提出了多种预测模型，涵盖极短期（每小时）、短期（每天或提前一天）、中期（每月）和长期（每年）的预测时间尺度。这些模型服务于不同的操作和战略需求，例如，每小时和每天的预测对于实时电力系统运行尤为重要，而提前一天的预测则有助于调度计划的制定。中期和长期预测通常应用于能源市场分析和维护安排。预测方法包括物理模型、统计模型和基于人工智能（AI）的数据驱动方法。物理模型通常依赖于天空图像、卫星数据和数学公式，这些方法需要对大气过程有深入的理解。统计模型如自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）在较早的研究中被广泛应用，取得了良好的效果。近年来，人工智能技术在太阳能辐射预测中的应用逐渐增多，因其能够有效捕捉复杂的非线性关系。

多项研究已经证明，人工智能算法在太阳能辐射预测中表现出色。例如，Basaran等人（2019）和Jahani与Mohammadi（2018）对人工神经网络（ANN）和回归模型进行了评估，发现ANN在预测准确性方面始终优于其他方法。Yu等人（2024）提出使用遗传算法优化基于ANN的太阳能发电预测模型，结果显示该混合模型优于单独使用ARIMA和ANN的方法，突显了进化优化技术在提升预测精度方面的潜力。此外，Aljanad等人（2021）开发了一种结合自组织映射（SOM）、支持向量回归（SVR）和粒子群优化（PSO）的混合模型，用于预测每小时的太阳辐照度。该方法在多个实际案例中显示出优于传统预测方法的优势。近年来，研究人员越来越多地采用机器学习（ML）技术，这些技术是人工智能的重要组成部分，具有处理大量数据的能力。常见的机器学习方法包括支持向量回归（SVR）、回归树（RT）、随机森林（RF）和梯度提升（GB）等。

在气候预测和太阳能资源评估方面，多模态深度学习方法也被广泛采用。例如，Wang等人（2025）提出了一种跨模态深度学习方法，结合卫星图像和时间序列数据，以提高光伏功率预测的准确性。该框架包含一种新颖的卫星图像编码器，能够捕捉全球和局部云层模式，并利用交叉变换器和旋转位置编码来增强跨模态特征对齐。研究结果表明，该方法在十多个监测站的0至4小时预测时间范围内显著提高了预测精度，突显了多模态方法在短期太阳能能源预测中的有效性。同时，Kim等人（2025）通过整合卫星数据和特征工程，提高了地表太阳辐照度（SSI）的估算能力。他们的混合深度神经网络有效克服了地面观测的局限性，取得了平均RMSE为0.1813 MJ/m2和决定系数（R2）为0.9680的优异表现。

预测模型可以基于内生变量或结合内生和外生变量进行构建。外生变量如空气温度、湿度、风向、风速和大气压等，对预测精度有重要影响，而太阳能辐射时间序列本身通常作为内生变量输入。文献综述表明，研究者们主要通过开发新型模型和结合多种机器学习技术来提升预测准确性，通常依赖于历史太阳能辐射数据作为输入。然而，许多研究在选择输入变量时采用了有限的方法，如皮尔逊相关系数，该方法仅能识别线性关系，或采用试错法选择能够最小化预测误差的输入组合。因此，研究者们在特征选择方面仍面临一定的挑战。

为了克服这些挑战，Chandola等人（2020）提出了一种基于长短期记忆（LSTM）网络的太阳能辐照度预测模型，适用于三种不同的预测时间范围——1分钟、15分钟和60分钟。该模型考虑了两种输入变量集：一种包含七个气象参数，另一种则仅包含三个参数。然而，研究中并未采用正式的特征选择技术来确定最相关的输入变量。其他研究者也提出了多种集成模型，如极端学习机（ELM）、极度随机树（ET）、k-最近邻（KNN）、蒙德里安森林（MF）和深度信念网络（DBN）等，用于短期光伏发电预测。尽管这些模型使用了多种气象参数作为输入，但它们仍然缺乏专门的输入选择机制。Wentz等人（2022）评估了多种机器学习技术，包括线性回归（LR）、多项式回归（PR）、决策树（DT）、支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）、LSTM和多层感知机（MLP），用于不同时间尺度的光伏发电预测，如24小时、一周和一年。

针对文献中存在的知识空白，本研究提出了一种新的预测方法，该方法将机器学习模型与外生气象输入相结合，并引入了基于集成的特征选择策略。研究的核心目标是通过优化和可解释性技术，提高太阳能辐射预测模型的预测性能和可解释性。具体而言，本研究采用了Nelder–Mead算法和LIME技术，这两种方法源自不同的研究领域。Nelder–Mead算法是一种无需梯度信息的优化方法，特别适用于在缺乏梯度信息或计算成本较高的情况下最小化目标函数。相比之下，LIME提供了一种局部忠实的模型预测解释，使研究者能够深入了解复杂模型——如深度学习架构——的预测机制，这些模型通常被视为“黑箱”模型。通过将Nelder–Mead优化与LIME可解释性相结合，本研究提出的混合方法旨在提升预测精度的同时保持模型的透明度。这种在性能和可解释性之间的平衡在太阳能能源预测中尤为重要，因为准确且可解释的预测结果对于电网管理、能源存储规划和系统可靠性等应用至关重要。本研究的方法论通过联合利用优化和可解释性技术，为现有研究提供了新的视角和方法。

研究结果表明，不同气候区域对模型性能的影响显著。在艾丽斯泉，CatBoost模型在结合Nelder–Mead和LIME优化后表现出最佳的预测效果，其RMSE降低了6%至82%。而在达尔文地区，AdaBoost模型的预测表现最优，这可能与该地区独特的气象条件有关。滕塔克克的预测误差也因模型优化而大幅减少。这些结果凸显了气候特定模型选择的重要性，同时也表明，结合优化和可解释性框架能够有效提升预测精度和模型透明度。此外，研究发现，虽然GHI是所有站点中最关键的预测因子，但其他气象参数如空气温度和相对湿度在不同区域对预测结果的影响存在差异。这种差异进一步说明了在太阳能辐射预测中，输入变量的选择必须结合具体区域的气候特征。

本研究的结果对于太阳能能源系统的实际应用具有重要指导意义。在太阳能系统设计中，准确的太阳辐射预测能够帮助工程师优化光伏组件的布局和安装角度，以最大化能量捕获效率。在能源存储规划方面，预测结果可以用于评估储能系统的容量需求，从而确保能源供应的稳定性。在电网管理中，预测太阳辐射水平有助于电力调度和负载平衡，减少因天气变化带来的不确定性。此外，这些预测结果还可以用于气候敏感地区的能源规划，为政策制定者提供科学依据，以制定更加合理的可再生能源发展战略。

值得注意的是，本研究不仅关注模型的预测精度，还强调了模型的可解释性。在可再生能源领域，模型的透明度对于决策者和公众而言至关重要。可解释的模型能够提供清晰的预测依据，增强人们对太阳能预测结果的信任，从而促进可再生能源技术的广泛应用。LIME和SHAP等可解释性工具的应用，使得研究者能够识别模型中最关键的预测因子，并理解各因子对预测结果的具体贡献。这种能力对于优化模型性能、改进预测策略以及提高太阳能预测的科学性和实用性具有重要意义。

研究还指出，不同模型在不同气候区域的表现存在差异，这表明没有一种通用的模型能够适用于所有地区。因此，针对不同气候条件，选择合适的预测模型是提高预测精度的关键。例如，在空气温度变化较大的地区，空气温度可能对预测结果产生更大的影响，而在湿度较高的地区，相对湿度的作用可能更为显著。这种区域差异要求研究者在进行太阳能辐射预测时，必须结合当地的具体气候数据，灵活调整模型结构和输入变量，以实现最佳的预测效果。

在实际应用中，太阳能辐射预测的准确性直接影响到太阳能项目的经济性和可行性。例如，光伏电站的选址和设计需要依赖于长期的太阳辐射数据，以评估潜在的发电能力。此外，太阳能发电的波动性使得预测结果对于电力市场的供需平衡至关重要。准确的预测可以减少能源供应的不确定性，提高电网的运行效率，并降低能源存储的成本。因此，提升太阳能辐射预测的精度和可靠性，不仅有助于推动太阳能技术的发展，还能为能源行业的可持续发展提供支持。

本研究的结果还为未来的研究提供了新的方向。一方面，研究者可以进一步探索不同优化算法和可解释性技术的组合，以提高模型的预测性能和透明度。另一方面，随着气象数据的不断丰富和计算能力的提升，未来的太阳能辐射预测模型可能会更加复杂和高效。此外，多模态数据的融合，如卫星图像、地面观测数据和气象预报数据的结合，也可能成为提升预测精度的重要途径。这些技术的综合应用，有助于构建更加智能和精准的太阳能预测系统，为全球能源转型提供更可靠的技术支持。

在可持续发展和气候应对的背景下，太阳能辐射预测不仅是技术问题，更是政策和战略问题。准确的预测结果能够帮助政府和企业制定科学的能源政策，推动可再生能源项目的实施，并优化能源资源配置。例如，在气候敏感地区，太阳能资源的波动性可能对能源供应造成较大影响，因此，提高预测精度对于保障能源供应的稳定性具有重要意义。此外，太阳能预测还可以为农业和环境监测提供支持，帮助农民合理安排种植计划，减少资源浪费，同时为生态研究提供数据基础。

总之，本研究通过结合先进的机器学习模型、优化算法和可解释性技术，为太阳能辐射预测提供了一种新的方法。研究结果表明，针对不同气候区域选择合适的模型，并通过优化和特征选择提升预测性能，是实现准确和透明太阳能预测的关键。未来的研究可以进一步探索这些方法在不同气候条件下的适用性，并结合更多数据源和先进技术，构建更加智能和高效的太阳能预测系统，以支持全球能源转型和可持续发展目标的实现。