1. 引言

        光伏功率預測對于電力系統調度、能源管理和電網穩定性至關重要。隨著深度學習技術的發展，大模型（如Transformer、LSTM等）在時間序列預測領域展現出強大能力。本文將詳細介紹基于大模型的光伏功率預測方法，涵蓋短期(1-6小時)、超短期(15分鐘-1小時)和中長期(1天-1周)預測，并提供完整的開源代碼實現。

2. 數據準備與預處理

2.1 數據收集

光伏功率預測通常需要以下數據：

• 歷史功率數據

• 氣象數據（輻照度、溫度、濕度等）

• 天文數據（太陽高度角、方位角）

• 電站特性數據（裝機容量、傾角、方位角等）

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 加載示例數據
def load_data(file_path):data = pd.read_csv(file_path)