Physics-Informed State Space Models for Reliable Solar Irradiance Forecasting in Off-Grid Systems

📄 arXiv: 2604.11807v1 📥 PDF

作者: Mohammed Ezzaldin Babiker Abdullah

分类: cs.LG, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2026-04-13

💡 一句话要点

提出热力学液流形网络，用于解决离网系统中可靠的太阳辐射预测问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 太阳辐射预测 离网光伏系统 热力学 深度学习 Koopman理论 黎曼流形 边缘计算

📋 核心要点

  1. 现有深度学习太阳辐射预测模型在云层瞬变时存在相位滞后，且出现不符合物理规律的夜间发电。
  2. 提出热力学液流形网络，将气象和几何变量映射到Koopman线性化的黎曼流形，并结合光谱校准和热力学Alpha门。
  3. 实验结果表明，该模型在半干旱气候下五年测试中，RMSE为18.31 Wh/m2，Pearson相关系数为0.988，且无夜间发电误差。

📝 摘要（中文）

为了确保离网光伏系统的稳定运行，需要依赖于符合大气热力学的太阳辐射预测算法。现有的深度学习模型常出现关键异常，主要表现为云层瞬变期间严重的相位滞后以及物理上不可能的夜间发电。为了解决数据驱动建模与确定性天体力学之间的差异，本研究提出了一种热力学液流形网络。该方法将15个气象和几何变量投影到一个Koopman线性化的黎曼流形中，以系统地映射复杂的气候动态。该架构集成了一个光谱校准单元和一个乘法热力学Alpha门。该系统将实时大气不透明度与理论上的晴空边界模型相结合，从结构上强制执行严格的天体几何约束。这完全消除了虚假的夜间发电，同时在快速天气变化期间保持零滞后同步。在严酷的半干旱气候中，经过五年严格的测试验证，该框架实现了18.31 Wh/m2的RMSE和0.988的Pearson相关系数。该模型在所有1826个测试日中严格保持零幅度的夜间误差，并在高频瞬变期间表现出低于30分钟的相位响应。该超轻量级设计包含63,458个可训练参数，为边缘部署的微电网控制器建立了一个稳健的、热力学一致的标准。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决离网光伏系统中太阳辐射预测的可靠性问题。现有深度学习模型在预测太阳辐射时，尤其是在云层快速变化的情况下，会出现明显的相位滞后，导致预测结果与实际情况不符。更严重的是，这些模型有时会预测出夜间发电，这明显违反了物理规律。这些问题严重影响了离网光伏系统的稳定运行和能源管理。

核心思路：论文的核心思路是将数据驱动的深度学习与基于物理的热力学知识相结合。通过将气象和几何变量映射到Koopman线性化的黎曼流形中，模型能够更好地捕捉气候动态的复杂性。同时，引入光谱校准单元和热力学Alpha门，将实时大气不透明度与理论晴空边界模型相结合，从而强制执行天体几何约束，确保预测结果符合物理规律。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个部分：1) 数据预处理：收集15个气象和几何变量作为输入。2) Koopman线性化黎曼流形映射：将输入变量投影到该流形中，以捕捉气候动态。3) 光谱校准单元：用于校准太阳光谱，提高预测精度。4) 热力学Alpha门：将实时大气不透明度与理论晴空边界模型相结合，强制执行天体几何约束，防止夜间发电。5) 预测输出：生成太阳辐射预测结果。

关键创新：该论文的关键创新在于将深度学习与物理信息相结合，提出了一种热力学一致的太阳辐射预测模型。通过Koopman线性化黎曼流形映射和热力学Alpha门，模型能够更好地捕捉气候动态，并确保预测结果符合物理规律。与传统的深度学习模型相比，该模型具有更高的可靠性和物理合理性。

关键设计：该模型包含63,458个可训练参数，属于超轻量级设计，适合边缘部署。热力学Alpha门的设计是关键，它通过一个乘法操作，将大气不透明度与晴空模型相结合，从而有效地抑制了夜间发电。损失函数的设计也至关重要，需要考虑预测精度和物理约束，以确保模型能够生成可靠的预测结果。

📊 实验亮点

该模型在半干旱气候下进行了为期五年的严格测试，结果表明其具有出色的预测性能。具体来说，该模型实现了18.31 Wh/m2的RMSE和0.988的Pearson相关系数。更重要的是，该模型在所有1826个测试日中严格保持零幅度的夜间误差，并在高频瞬变期间表现出低于30分钟的相位响应。这些结果表明，该模型具有很高的可靠性和物理合理性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于离网光伏系统的能源管理和控制。通过提供可靠的太阳辐射预测，该模型能够帮助优化储能系统的运行，提高能源利用效率，并确保系统的稳定运行。此外，该模型还可以应用于智能电网、农业灌溉等领域，为可再生能源的利用提供技术支持。

📄 摘要（原文）

The stable operation of autonomous off-grid photovoltaic systems dictates reliance on solar forecasting algorithms that respect atmospheric thermodynamics. Contemporary deep learning models consistently exhibit critical anomalies, primarily severe temporal phase lags during cloud transients and physically impossible nocturnal power generation. To resolve this divergence between data-driven modeling and deterministic celestial mechanics, this research introduces the Thermodynamic Liquid Manifold Network. The proposed methodology projects 15 meteorological and geometric variables into a Koopman-linearized Riemannian manifold to systematically map complex climatic dynamics. The architecture integrates a Spectral Calibration unit and a multiplicative Thermodynamic Alpha-Gate. This system synthesizes real-time atmospheric opacity with theoretical clear-sky boundary models, structurally enforcing strict celestial geometry compliance. This completely neutralizes phantom nocturnal generation while maintaining zero-lag synchronization during rapid weather shifts. Validated against a rigorous five-year testing horizon in a severe semi-arid climate, the framework achieves an RMSE of 18.31 Wh/m2 and a Pearson correlation of 0.988. The model strictly maintains a zero-magnitude nocturnal error across all 1826 testing days and exhibits a sub-30-minute phase response during high-frequency transients. Comprising exactly 63,458 trainable parameters, this ultra-lightweight design establishes a robust, thermodynamically consistent standard for edge-deployable microgrid controllers.