基于网格分类器集成的高效太阳辐照度预测方法研究——以波兰为例

《IEEE Access》：Efficient Solar Irradiance Prediction Using a Grid-based Classifier Ensemble – a Polish Case Study

本研究针对传统太阳辐照度预测模型计算成本高、区域适应性差的问题，提出了一种基于地理坐标的网格分类器集成方法。通过测试4种网格形状（方形S、矩形R、三角形T、混合RT）和4种分辨率（1°至0.1°），在波兰7个典型城市开展实验。结果表明：复杂地形区域（如扎科帕内）采用0.1°三角形网格可实现最优预测（R2=0.8473），而平原地区适用较粗网格。该方法在保持预测精度（平均R2=0.80）的同时显著提升计算效率（单模型训练仅需18.31秒），为全球太阳能预测提供了可扩展的解决方案。

　　

随着全球能源转型加速，太阳能作为一种清洁可再生能源正发挥着越来越重要的作用。然而，太阳辐照度（Solar Irradiance）的精确预测始终是行业面临的重大挑战。传统预测模型通常针对特定地理位置进行训练，虽然能保证局部精度，但在大范围应用时会产生惊人的计算成本和内存消耗。这种"一个地点一个模型"的方式严重制约了太阳能预测技术在电网调度、能源交易等实际场景中的规模化应用。

为解决这一矛盾，波兰西里西亚大学的Kacper Ksiazek和Malgorzata Przybyla-Kasperek在《IEEE Access》上发表了一项创新研究，提出了一种基于地理网格的分类器集成方法。该研究的核心思想很巧妙：既然太阳辐照度具有明显的空间相关性，何不将地球表面划分成网格，让每个网格单元独立进行预测，再通过智能聚合获得最终结果？这种方法既保留了地理位置对辐照度的影响，又避免了为每个点位单独建模的资源浪费。

研究人员采用了多层感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP）作为基础预测模型，其架构包含三个隐藏层（每层100个神经元），使用修正线性单元（Rectified Linear Unit, ReLU）激活函数，并通过Adam优化器进行训练。为了验证网格设计的科学性，团队系统测试了四种几何形状（方形S、矩形R、三角形T、矩形-三角形混合RT）和四种分辨率（1°×1°至0.1°×0.1°），形成了16种网格配置。预测聚合阶段比较了简单平均和基于Haversine公式的距离加权平均两种策略。

研究选取波兰七个具有不同地形特征的城市作为实验场：格但斯克（沿海）、扎科帕内（高山）、耶莱尼亚古拉（低山地区）、卡托维兹（高地）以及波兹南、华沙、苏瓦乌基（低地）。这种选址策略确保了实验结果能够反映各种地理条件下的模型性能。

模型性能的地理差异性分析

在沿海城市格但斯克，0.1°和0.25°的细网格表现出最佳性能，特别是矩形网格在0.5°分辨率下达到了最高的R²值（0.8059）。这表明海岸地区快速变化的气象条件需要更高的空间粒度来捕捉局部模式。高山城市扎科帕内的结果尤为突出，三角形网格在0.1°分辨率下创造了全场最佳记录（R²=0.8473），比基线模型提升显著。这一发现证实了复杂地形区域对网格几何形状的高度敏感性。

低地城市的表现则呈现不同特点。在华沙，三角形网格在0.1°分辨率下表现最优（R²=0.7935），而苏瓦乌基则在0.25°方形网格下达到最佳平衡（R²=0.7871）。这些结果表明，相对平坦的地形对网格形状的要求较为宽松，允许使用较粗的网格分辨率而不牺牲精度。

网格形状与分辨率的协同效应

统计分析揭示了明确的规律：网格分辨率与预测精度呈强负相关（Spearman ρ=-0.679，p=1.42×10^-31），即分辨率越细，预测越准确。在形状方面，三角形网格在六个城市中表现最佳，全球平均R²达0.785，方形网格（0.781）次之。这种优势在0.1°最细分辨率下尤为明显，所有形状都接近R²≈0.80的性能天花板。

季节性误差分析显示，模型在不同季节保持稳定性能，冬季因低辐照度和雪/云散射导致精度稍低（RMSE=0.210 W/m²，R²=0.787），夏季则因晴朗天气条件而表现最佳（RMSE=0.200 W/m²，R²=0.803）。这种一致性表明模型误差主要来自气象变异而非模型缺陷。

效率与精度的平衡艺术

与当前主流预测模型相比，该研究在效率和精度间找到了优雅平衡。单个MLP模型训练仅需18.31秒，而文献报道的简单LSTM模型需19秒，复杂LSTM变体甚至需要790秒。在精度方面，该方法平均R²=0.80和RMSE=0.20 W/m²的表现，匹配或超过了现有技术水平（通常R²=0.75-0.82，RMSE=0.25-0.30 W/m²）。

研究最重要的创新在于提出了"基于地形复杂度的动态网格适配"原则。如图1所示，复杂地形（山区、海岸）推荐使用0.1°细网格，中等复杂区域（高地）适用0.25°-0.5°网格，而平坦区域可使用1°粗网格。网格形状选择上，三角形适合复杂地形，矩形适用于大尺度研究，混合形状则在过渡地带表现良好。

该研究通过严谨的实验设计和统计分析证明，地理网格集成方法能够在不牺牲精度的情况下大幅提升太阳辐照度预测的效率。这种"因地制宜"的建模思路不仅为太阳能预测提供了新范式，其核心思想——将空间异质性与计算效率相结合——也可推广到其他环境监测和气候预测领域。随着全球对可再生能源需求的持续增长，这种可扩展、自适应的预测框架将为电力系统调度、能源政策制定提供更可靠的技术支撑。