基于大语言模型的风光出力时序预测方法

王胜; 张凌浩; 佘佐超; 倪松; 佘文魁

doi:10.16527/j.issn.1003-6954.20260205

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基于大语言模型的风光出力时序预测方法

新型电力系统 | 更新时间：2026-05-14

- 基于大语言模型的风光出力时序预测方法
- 基于大语言模型的风光出力时序预测方法
- 四川电力技术 2026年49卷第2期页码：30-37
- 作者机构：
  
  1. 国网四川省电力公司电力科学研究院
  2. 新型电力系统安全与运行四川省重点实验室
  3. 国网四川省电力公司成都供电公司
  4. 国网四川省电力公司自贡供电公司
  5. 四川中电启明星信息技术有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国网四川省电力公司科技项目(52199723002P)
- DOI：10.16527/j.issn.1003-6954.20260205
  中图分类号： TM61;TP18
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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王胜, 张凌浩, 佘佐超, 等. 基于大语言模型的风光出力时序预测方法[J]. 四川电力技术, 2026,49(2):30-37.

王胜, 张凌浩, 佘佐超, et al. 基于大语言模型的风光出力时序预测方法[J]. 2026, 49(2): 30-37.
王胜, 张凌浩, 佘佐超, 等. 基于大语言模型的风光出力时序预测方法[J]. 四川电力技术, 2026,49(2):30-37. DOI： 10.16527/j.issn.1003-6954.20260205.

王胜, 张凌浩, 佘佐超, et al. 基于大语言模型的风光出力时序预测方法[J]. 2026, 49(2): 30-37. DOI： 10.16527/j.issn.1003-6954.20260205.

摘要

随着高比例可再生能源并网，风光发电出力预测愈发重要。然而，现有基于统计和机器学习的风电预测方法存在复杂非线性时序特征挖掘难、领域知识融合不充分等问题。基于大语言模型的强大特征提取能力及固有的自然语言交互能力，提出了一种面向风光出力的时序预测方法，主要创新包括：一是通过领域监督微调使大语言模型适配风光出力时序预测任务，支持自然语言指令输入，简化了领域知识融合过程；二是提出时序推理机制，包括电力时序数据与自然语言模态的跨模态表征，以及基于中间变量引导的因果推理方法，增强数据特征挖掘与推理能力。实验验证了领域适配微调和时序推理模块的有效性，且所提方法在风力发电和光伏发电出力预测任务中均表现出较优性能。

Abstract

关键词

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