摘要
本研究探讨了基于太阳能的绿色氢气（H?）在摩洛哥南部的多时段预测（地点包括达赫拉：23.7°N，15.9°W；拉尤恩：27.2°N，13.2°W；以及盖尔米姆：29.0°N，10.1°W），使用了来自NASA POWER和PVGIS的每日气象时间序列数据（2010–2025年）。通过一个光伏制氢转换模型，假设一个100 MW的光伏电站、0.75的性能比以及每千克H?消耗50千瓦时的电能，来估算每日H?的产量（千克/天）。我们构建了一个监督学习问题，以预测多个时段（J + 1、J + 3和J + 7）的H?产量，结合了日历特征、物理意义上的变量以及滞后/滚动统计量。模型在2010–2023年的数据上进行了训练，并使用R2、RMSE和sMAPE指标在2024–2025年进行了评估。比较了CatBoost、随机森林和LSTM三种算法；此外，还提出了一种具有物理解释性的两步预测框架。对于J + 1时段，最佳模型的R2值分别为达赫拉0.863、拉尤恩0.795和盖尔米姆0.669。在J + 7时段，预测性能依然稳健，R2值分别为0.792、0.759和0.556。所提出的两步预测方法在准确性方面表现相当（例如，达赫拉J + 1的R2值为0.862），同时提高了模型的物理一致性。
