Transformer+高斯过程做光伏概率功率预测,为何落地场站就卡壳
光伏场站尝试用Transformer结合高斯过程做概率功率预测,前者从气象和历史数据中抓规律,后者输出波动区间,可在沙尘、强对流等未见天气下拉宽区间预警并辅助现货市场保守申报。但真实场站中高斯过程算力开销极大,每15分钟滚动更新压力巨大,且对脏数据敏感,混入设备故障样本会导致方差错乱,调参门槛也高,目前绝大多数商用系统仍采用更轻量的替代方案。
光伏场站尝试用Transformer结合高斯过程做概率功率预测,前者从气象和历史数据中抓规律,后者输出波动区间,可在沙尘、强对流等未见天气下拉宽区间预警并辅助现货市场保守申报。但真实场站中高斯过程算力开销极大,每15分钟滚动更新压力巨大,且对脏数据敏感,混入设备故障样本会导致方差错乱,调参门槛也高,目前绝大多数商用系统仍采用更轻量的替代方案。
金乌素聚变(深圳)CEO殷雄提出缪子催化聚变-裂变燃料增殖混合堆(μCF-FBR)方案,用缪子在常温附近催化聚变产生14.1 MeV高能中子,驱动次临界裂变包层实现燃料增殖与百倍量级能量放大,绕开上亿度高温等离子体路线。
南方电网能源发展研究院建议电力企业以具身智能模型与核心软件体系为突破口,协同带动硬件发展,规避同质化硬件竞争。文章指出,2026年上半年国内具身智能赛道融资322笔、总额934.7亿元,国家电网2026年拟投入68亿元采购具身智能设备,但行业仍面临数据孤岛、工业级仿真评测体系缺位与市场准入僵化等瓶颈。
2026年8月27日,国家市场监督管理总局与国家标准化管理委员会发布GB/Z 232—2026《人工智能 电力行业大模型评测指标和方法》、GB/Z 233—2026《人工智能 电力大模型系统技术要求》、GB/Z 240—2026《人工智能 电力智能体通用技术要求》三项电力领域人工智能国家标准化指导性技术文件,由SAC/TC 28提出并归口。
推荐理由:三项电力AI国标同日发布,从交易与营销视角拆解建评用链条与关键指标口径。