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研究人员提出日前光伏发电预测模型PowerMamba
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AI 综述
2026年10月14日，研究人员在arXiv发布成果，提出一种用于日前光伏发电预测的物理信息状态空间框架。该框架结合了可微光伏转换模型与选择性状态空间骨干网络（PowerMamba），采用物理-残差分解结构：由物理模块提供结构化基准，状态空间模型则基于数值天气预报输入学习未来24小时的残差修正。在一整年地面电站规模光伏数据的测试中，该方法相比纯物理基准降低了38.5%的均方根误差（RMSE）和45.8%的平均绝对误差（MAE），且性能表现优于纯数据驱动模型。
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最新进展10月14日 12:00
研究人员提出结合物理模型与状态空间的日前光伏预测模型PowerMamba。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv 机器学习用于日前光伏发电预测的物理信息状态空间模型
研究人员提出一种结合可微光伏转换模型与选择性状态空间骨干网络（PowerMamba）的物理信息状态空间框架，用于日前光伏发电预测。该方法采用物理-残差分解结构，由物理模块提供结构化基准，状态空间模型基于数值天气预报输入学习未来24小时的残差修正。在一整年地面电站规模光伏数据测试中，该方法比纯物理基准降低了38.5%的RMSE和45.8%的MAE，且优于纯数据驱动模型。
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