基于净电能智能电表的表后光伏可视性研究：部署机制与运行洞察

研究通过四个部署机制量化了基于深度学习的表后光伏分解性能，评估其在已知家庭、新家庭及跨区域场景的表现。在固定 48-hour 上下文长度下，最佳模型在未来测试期已知家庭的日间 MAE 为 0.104 kW，未见家庭升至 0.185 kW。目标域归一化下，仅需 5 个目标区域家庭进行微调，即可将源模型迁移误差降低 28%–36%。