22、时空深度相似体在太阳能预测中的应用与分析

时空深度相似体在太阳能预测中的应用与分析

1. 引言

在气象预测领域，寻找有效的气象相似体以生成准确的预测结果一直是研究的重点。本文将介绍两种气象预测技术——AnEn和DA，并探讨它们在太阳能预测中的应用、性能以及相关的技术细节。

2. DA Spatial的空间感知能力

DA Spatial在预测太阳能辐照度时展现出了有效的空间感知能力。在低太阳能辐照度区域，DA Spatial能够突出显示相关区域，表明它可以识别出特定的空间特征。与之对比，某些预测结果未能清晰显示空间特征，DA Spatial则会关注预测位置周围低辐照度的不规则区域，以解决NAM的过度预测问题。通过聚焦于特定区域，DA Spatial能够做出正确的正向预测，并将其纳入最终的相似体集合预测中。

3. 时空气象相似性度量

提出了一种基于训练好的神经网络（NNet）的时空气象相似性度量方法。使用卷积神经网络（Convolutional NNets）将空间信息编码到相似性度量中。实验结果表明：
- 对相似体搜索的空间分量进行适度放宽，并不影响找到良好的相似体。
- DA的性能优于AnEn和AnEn Spatial。这说明纳入空间特征有助于找到更好的气象相似体，从而生成更准确的预测。同时，也凸显了卷积层的必要性，卷积层能够提取和利用抽象的空间特征，而基于像素级操作的空间相似性度量（AnEn Spatial）在这方面存在不足。

4. 不同分辨率下的实验结果

在四种不同的空间分辨率（从0.125到1度）上，使用NAM和GFS进行了实验。预测精度并非分辨率的单调函数。总体而言，与NAM相比，AnEn和DA在应用于G