Foundation Models for Clean Energy Forecasting: A Comprehensive Review
作者: Md Meftahul Ferdaus, Tanmoy Dam, Md Rasel Sarkar, Moslem Uddin, Sreenatha G. Anavatti
分类: eess.SY
发布日期: 2025-07-30
备注: This paper is currently under review at the journal
💡 一句话要点
综述性论文：面向清洁能源预测的基础模型研究进展与挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 基础模型 可再生能源预测 风能 太阳能 时间序列预测 Transformer 深度学习
📋 核心要点
- 现有可再生能源预测方法难以有效处理复杂、高维的时空数据，导致预测精度受限，尤其是在长期预测和不确定性量化方面。
- 本文综述了利用基础模型进行可再生能源预测的研究，重点关注风能和太阳能，旨在提升预测精度和效率，并解决现有方法的不足。
- 综述评估了基于基础模型的预测精度提升，包括多时间尺度预测协调和不确定性量化，并指出了长期和多元时间序列预测的挑战与改进方向。
📝 摘要（中文）
随着全球能源系统向清洁能源转型，准确的可再生能源发电和需求预测对于有效的电网管理至关重要。基础模型（FMs）能够快速处理复杂的高维时间序列数据，从而有助于提高可再生能源发电和需求的预测精度。本文综述了可再生能源预测领域的基础模型，主要关注风能和太阳能。我们概述了架构、预训练策略、微调方法以及在可再生能源预测中使用的数据类型。我们强调大规模训练的模型、特定领域的Transformer架构（关注时空相关性）、领域知识的嵌入以及可再生能源发电的短暂性和间歇性。我们评估了基于FM的预测精度方面的最新进展，例如协调多个时间尺度上的预测以及量化可再生能源预测中的不确定性。我们还回顾了长期和多元时间序列预测中现有的挑战和改进领域。本综述区分了在清洁能源预测领域中使用FM的理论和实践。此外，它批判性地评估了FM的优势和劣势，同时推进了这一新兴且令人兴奋的预测领域中的未来研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决可再生能源发电和需求预测精度不足的问题，尤其是在风能和太阳能领域。现有方法难以有效处理复杂、高维的时空数据，并且在长期预测和不确定性量化方面存在局限性。此外，现有模型难以有效融合领域知识，并且难以捕捉可再生能源发电的短暂性和间歇性特征。
核心思路：论文的核心思路是利用基础模型（FMs）强大的数据处理能力和泛化能力，通过大规模预训练和特定领域微调，提升可再生能源预测的精度和效率。FMs能够学习到数据中的复杂模式和依赖关系，从而更好地捕捉可再生能源发电的时空特性。
技术框架：论文首先概述了可再生能源预测领域的基础模型，包括架构、预训练策略、微调方法以及使用的数据类型。然后，论文重点关注大规模训练的模型、特定领域的Transformer架构（关注时空相关性）、领域知识的嵌入以及可再生能源发电的短暂性和间歇性。最后，论文评估了基于FM的预测精度方面的最新进展，并回顾了长期和多元时间序列预测中现有的挑战和改进领域。
关键创新：论文的关键创新在于对可再生能源预测领域的基础模型进行了全面的综述和分析，并指出了未来研究方向。论文强调了大规模训练、特定领域Transformer架构和领域知识嵌入的重要性，并评估了基于FM的预测精度提升。
关键设计：论文没有提出新的模型或算法，而是一篇综述性文章，因此没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。论文重点关注现有研究中的关键设计，例如Transformer架构中对时空相关性的建模、预训练数据的选择和处理、以及微调策略的设计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，主要亮点在于对现有基于基础模型的可再生能源预测方法进行了全面的总结和分析，并指出了未来研究方向。论文强调了大规模训练、特定领域Transformer架构和领域知识嵌入的重要性，并评估了基于FM的预测精度提升，为后续研究提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能电网管理、能源调度优化、可再生能源投资决策等领域。通过提高可再生能源发电预测的准确性，可以降低电网运行成本，提高电网稳定性，促进可再生能源的广泛应用，并为实现可持续能源转型提供技术支撑。
📄 摘要（原文）
As global energy systems transit to clean energy, accurate renewable generation and renewable demand forecasting is imperative for effective grid management. Foundation Models (FMs) can help improve forecasting of renewable generation and demand because FMs can rapidly process complex, high-dimensional time-series data. This review paper focuses on FMs in the realm of renewable energy forecasting, primarily focusing on wind and solar. We present an overview of the architectures, pretraining strategies, finetuning methods, and types of data used in the context of renewable energy forecasting. We emphasize the role of models that are trained at a large scale, domain specific Transformer architectures, where attention is paid to spatial temporal correlations, the embedding of domain knowledge, and also the brief and intermittent nature of renewable generation. We assess recent FM based advancements in forecast accuracy such as reconciling predictions over multiple time scales and quantifying uncertainty in renewable energy forecasting. We also review existing challenges and areas of improvement in long-term and multivariate time series forecasting. In this survey, a distinction between theory and practice is established regarding the use of FMs in the clean energy forecasting domain. Additionally, it critically assesses the strengths and weaknesses of FMs while advancing future research direction in this new and exciting area of forecasting.