A375-基于在线学习和轻量化的lstm实现光伏发电预测模型

【购买前必看】

1、关于我们

深度学习乐园是由python哥全职技术团队组建运营【团队成员为：复旦大学博士、华东理工爱丁堡博士、格拉斯哥博士、纽约大学硕士、浙江大学硕士】。

我们只做python业务，精通sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。

2、关于项目

我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。

官网累积了数百个项目，已有3000多学员付费购买，圈子内有口皆碑：www.zzgcz.com （更多高级私密项目无法对外，联系微信定制：zzgcz_com）

3、售后承诺

包远程安装调试，所有项目均在本地运行通过，大部分都有截图和录屏。

支持二次修改，所有项目都是我们自己写的，改起来也非常容易。

加急定制1-2天可完成，这就是实力证明，远程验收满意后再付全款！

所有客户终身售后。兼职的人家都有主业，谁愿意持续服务你？

技术方案说明书

一、项目目标

• 高精度：利用 LSTM 时序模型对光伏电站功率进行连续预测，满足运维决策需求。
• 在线学习：系统在部署后可通过追加新数据持续增量训练，保持模型长期适应性。
• 轻量化推理：采用 PTQ (Post-Training Quantization) 将模型权重和计算动态压缩到 int8，配合 LLM.int8 思路，兼顾速度与精度。
• 易于部署：纯 PyTorch/BitsAndBytes 实现，支持 GPU 和 CPU 环境，便于云边端多场景落地。

二、总体架构

三、数据流程

1. 数据采集
   • 光伏站本地 SCADA 产出 CSV，定时上传至数据湖。
2. 数据预处理
   • Time 字段统一转为时区一致的 datetime 类型并排序。
   • 按列检查缺失；若发现缺口，依据插值或删除策略处理。
3. 特征工程
   • 仅选取温度作为演示特征，可扩展辐照度、风速等。
   • 使用离线拟合的 StandardScaler 对特征标准化，保证训练-推理一致。
4. 序列化
   • 以 24 个时间步（可配置）滑窗生成 (X, y) 对。
   • 数据按时间先后切分为训练集与验证/测试集，保持时序完整。

四、模型设计

五、在线学习策略

1. 触发机制
   • 新增数据集累积到指定阈值（如 1 天或 500 条），或监控指标劣化。
2. 增量步骤
   • 新数据走同样预处理 → 标准化 transform → 序列化。
   • 调用 partial_fit 用较小 epoch 微调现有权重。
3. 效果保证
   • 在线阶段采用较小学习率；可开启早停防止过拟合。
   • 关键指标下降则回滚到上一版本模型。

六、PTQ (LLM.int8) 量化

• 量化前对 LSTM 权重不作剪枝，以保留时序记忆力；
• 校准数据采用最近一周观测，覆盖昼夜变化；
• 推理阶段自动执行 int8-float16 混合计算，避免精度骤降。

七、评估与可视化

• 指标：MSE、MAE 两个维度长期跟踪；上线阈值由历史 95-分位误差确定。
• 曲线对比：定时生成实际 vs. 预测图保存到运维看板；若偏差异常高则报警。
• A/B 验证：浮点模型与 int8 模型并行运行一周，确认量化无显著精度损失后切换。