Solar-VLM: Multimodal Vision-Language Models for Augmented Solar Power Forecasting
作者: Hang Fan, Haoran Pei, Runze Liang, Weican Liu, Long Cheng, Wei Wei
分类: cs.AI
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
提出Solar-VLM，用于融合多模态信息以增强光伏功率预测。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 光伏功率预测 多模态融合 大型语言模型 时间序列预测 空间依赖建模 图神经网络 跨站点学习
📋 核心要点
- 现有光伏功率预测方法难以有效融合时间序列观测、卫星图像和文本天气信息等多种模态的数据。
- Solar-VLM利用大型语言模型驱动的多模态融合框架，分别提取不同模态的特征，并进行跨站点的空间依赖关系建模。
- 实验结果表明，Solar-VLM能够有效提升光伏功率预测的准确性，验证了该框架的有效性。
📝 摘要（中文）
光伏(PV)发电预测在电力系统调度和市场参与中起着关键作用。由于光伏发电对天气状况和云层运动高度敏感，准确的预测需要有效建模跨多个信息源的复杂时空依赖关系。尽管最近的研究已经推进了基于人工智能的预测方法，但大多数方法未能在一个统一的框架中融合时间观测、卫星图像和文本天气信息。本文提出了Solar-VLM，一个由大型语言模型驱动的用于多模态光伏功率预测的框架。首先，开发了特定模态的编码器，以从异构输入中提取互补特征。时间序列编码器采用基于patch的设计，以捕获每个站点的多元观测的时间模式。视觉编码器建立在基于Qwen的视觉骨干网络之上，从卫星图像中提取云覆盖信息。文本编码器从文本描述中提取历史天气特征。其次，为了捕获地理上分布的光伏电站之间的空间依赖关系，引入了一种跨站点特征融合机制。具体来说，图学习器通过在K近邻(KNN)图上构建的图注意力网络来建模站间相关性，而跨站点注意力模块进一步促进站点之间的自适应信息交换。最后，在中国北方某省八个光伏电站的数据上进行的实验证明了所提出框架的有效性。我们提出的模型可在该https URL公开获取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决光伏功率预测问题，现有方法的痛点在于无法有效融合时间序列观测、卫星图像和文本天气信息等多种异构数据源，导致预测精度受限。这些数据包含不同的信息，例如时间序列数据反映了历史发电情况，卫星图像提供了云层覆盖信息，文本数据则描述了历史天气状况。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）驱动的多模态融合框架，分别对不同模态的数据进行特征提取，然后通过跨站点特征融合机制来建模地理位置相近的光伏电站之间的空间依赖关系。这种方法能够充分利用各种数据源的互补信息，提高预测精度。
技术框架：Solar-VLM框架包含以下主要模块：1) 模态特定编码器：包括时间序列编码器、视觉编码器和文本编码器，分别用于提取时间序列数据、卫星图像和文本数据的特征。2) 跨站点特征融合机制：包括图学习器和跨站点注意力模块，用于建模光伏电站之间的空间依赖关系，并促进站点之间的信息交换。3) 预测模块：利用融合后的特征进行光伏功率预测。整体流程是先对各模态数据进行编码，然后进行跨站点特征融合，最后进行功率预测。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个基于大型语言模型驱动的多模态融合框架，能够有效地融合时间序列观测、卫星图像和文本天气信息等多种异构数据源。此外，论文还提出了跨站点特征融合机制，能够建模地理位置相近的光伏电站之间的空间依赖关系。
关键设计：时间序列编码器采用基于patch的设计，以捕获时间模式；视觉编码器基于Qwen视觉骨干网络，提取云覆盖信息；图学习器使用图注意力网络建模站间相关性，图结构基于K近邻(KNN)图构建；跨站点注意力模块采用自注意力机制，促进站点之间的信息交换。损失函数未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Solar-VLM在中国北方某省八个光伏电站的数据集上表现出色，证明了该框架的有效性。具体性能数据和对比基线未知，但摘要中明确指出实验结果验证了所提出框架的有效性。模型已开源。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电力系统的调度和市场参与，提高光伏发电的利用率和稳定性。准确的光伏功率预测有助于电力公司更好地规划电力生产和分配，降低对传统能源的依赖，促进清洁能源的发展。此外，该方法还可以推广到其他需要融合多模态信息的预测任务中，例如风力发电预测、交通流量预测等。
📄 摘要（原文）
Photovoltaic (PV) power forecasting plays a critical role in power system dispatch and market participation. Because PV generation is highly sensitive to weather conditions and cloud motion, accurate forecasting requires effective modeling of complex spatiotemporal dependencies across multiple information sources. Although recent studies have advanced AI-based forecasting methods, most fail to fuse temporal observations, satellite imagery, and textual weather information in a unified framework. This paper proposes Solar-VLM, a large-language-model-driven framework for multimodal PV power forecasting. First, modality-specific encoders are developed to extract complementary features from heterogeneous inputs. The time-series encoder adopts a patch-based design to capture temporal patterns from multivariate observations at each site. The visual encoder, built upon a Qwen-based vision backbone, extracts cloud-cover information from satellite images. The text encoder distills historical weather characteristics from textual descriptions. Second, to capture spatial dependencies across geographically distributed PV stations, a cross-site feature fusion mechanism is introduced. Specifically, a Graph Learner models inter-station correlations through a graph attention network constructed over a K-nearest-neighbor (KNN) graph, while a cross-site attention module further facilitates adaptive information exchange among sites. Finally, experiments conducted on data from eight PV stations in a northern province of China demonstrate the effectiveness of the proposed framework. Our proposed model is publicly available atthis https URL.