基于JSD-Informer模型的分布式光伏发电功率短期预测方法

来源：计算机测量与控制杂志2026年第6期北京时间：

作者：谭晶,马洲俊,蒋承伶,郭金坤,徐溯,魏训虎,富思

单位：国网江苏省电力有限公司

摘要：精确的气象信息是实现光伏发电功率精准预测的基础；然而，分布式光伏电站通常布局分散、装机容量小，且普遍缺乏专用气象站；基于此，提出了JSD-Informer模型的分布式光伏发电功率短期预测方法；通过分析光伏电站周边的气象站点的数值天气预报、光伏电站的发电功率及其地理信息之间的映射关系；精准量化多源气象数据的分布差异，融合多源气象站数值天气预报，计算分布式光伏电站所在地的气象信息数据；结合融合的气象信息，利用詹森-香农散度来优化Informer网络的稀疏自注意力机制，构建分布式光伏发电功率短期预测模型；通过对比实验分析表明，所提方法具有较高的预测精度和较好的鲁棒性，分布式光伏功率预测计算的均方根误差和平均绝对误差分别低至0.10和0.06。

关键词：气象信息;光伏发电;融合;詹森-香农散度;自注意力机制;鲁棒性;