将天气图作为令牌：用于可再生能源预测的变换器
机器学习
2025-11-20 v2
摘要
精准的可再生能源预测对于减少化石燃料依赖与实现电网脱碳至关重要。然而，现有方法未能有效整合天气模式的丰富空间上下文与其时间演变。本工作引入一种新方法，将天气图作为变换器序列中的令牌(token)来预测可再生能源。采用轻量级卷积神经网络对小时级天气图编码为空间令牌，然后由变换器捕获45小时预测时程中的时间动态。尽管存在输入初始化的劣势，针对ENTSO-E 运营预测，本方法在风力与光伏预测中分别实现约60%与20%的均方根误差(RMSE)降低。 live dashboard已部署于 https://www.sardiniaforecast.ifabfoundation.it。
引用
@article{arxiv.2511.13935,
title = {Weather Maps as Tokens: Transformers for Renewable Energy Forecasting},
author = {Federico Battini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.13935},
year = {2025}
}