随着全球能源结构向低碳、可再生的方向转型，太阳能作为一种重要的清洁能源正被广泛采用。然而，太阳能的发电量极易受气象条件、云层变化等因素影响，难以实现稳定供应。为了更好地将太阳能融入电网，准确预测太阳辐照量变得至关重要。传统的数值天气预报（NWP）方法虽然能提供中短期预测，但在面对复杂的气象条件和地形特征时准确度仍有局限，无法满足对快速、连续短期预测的需求。近年来，人工智能（AI）、尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL）的迅速发展，为太阳辐照预测提供了新思路。通过挖掘卫星观测数据，机器学习能够更好地捕捉复杂气象变量之间的非线性关系，提供高效的预测方案，助力太阳能在电网中的高效管理。
本研究利用了欧洲气象卫星（Meteosat）长达35年的观测数据，以历史数据和地理特征为输入，生成未来24小时的地面太阳辐照预测。研究数据的获取和处理步骤如下：
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数据来源
：采用欧洲气象卫星气候监测服务（EUMETSAT）的卫星辐照数据集，包括1983年至2017年间的全球表面太阳辐照数据。这些数据通过被动遥感观测，以0.05° × 0.05°的网格分辨率，每半小时记录一次，覆盖了包括欧洲在内的全球主要地区。
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数据预处理
：对数据进行归一化处理，消除异常值并确保数据连续性。具体包括去除极端异常数据、平滑短期波动，并利用历史平均值填补缺失数据。
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特征提取与输入序列
：为保证模型能从时间序列中学习到时空依赖特性，研究将连续两天的辐照数据作为输入特征，进行日照变化的顺序预测。同时还考虑了日期、地理信息、季节性变化等辅助特征，以提升模型对不同地理区域和季节变化的预测能力。
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模型选择与架构设计
：文章采用了几种常见的深度学习模型，包括长短时记忆网络（LSTM）、双向LSTM（bLSTM）、卷积LSTM（ConvLSTM），以及决策树（RF）、CatBoost等机器学习算法。研究特别关注了bLSTM和ConvLSTM的优势，bLSTM能够更好地捕捉时间序列中的前后依赖，而ConvLSTM则在处理大范围、空间异质性较高的地区预测时表现优异。
研究对比了深度学习模型、传统物理模型和自相关模型的表现。研究以奥地利为训练集，并在瑞士和意大利等不同地理条件的国家进行测试，比较不同模型的表现：
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深度学习模型
：在所有测试模型中，双向LSTM（bLSTM）在预测准确度上最为优异。其在24小时预测中的平均绝对误差（MAE）最低，能更好地捕捉太阳辐照的日间波动；同时，ConvLSTM在大范围预测上的表现也相对优越，尤其在具有复杂地形的地区（如瑞士、奥地利）较传统方法有明显提升。
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传统数值天气预报（NWP）
：数值天气预报作为基准模型虽然在短期预测中表现稳定，但在复杂地形、云层快速变化等条件下准确度有所下降，易产生较大的空间平滑误差。
