RSE：利用气象卫星进行太阳辐照度预测，为绿色能源转型插上智能翅膀

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“引言” 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。 “数据与方法” 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 ………………………………