Integrating Weather Foundation Model and Satellite to Enable Fine-Grained Solar Irradiance Forecasting

Thu, 30 Apr 2026 07:54:16 GMT

### 저자

Ziqing Ma, Kai Ying, Xinyue Gu, Tian Zhou, Tianyu Zhu, Haifan Zhang, Peisong Niu, Zheng Wang, Cong Bai, Liang Sun

### 💡 개요

본 연구는 전력망 통합에 필수적인 정확한 일별 태양광 발전량 예측 문제를 해결하기 위해, 대규모 날씨 예측 모델인 Baguan과 고해상도 위성 이미지를 결합한 "Baguan-solar"라는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 2단계로 나누어 구름과 같은 중간 예측 변수를 먼저 예측한 후 최종적으로 태양광 발전량을 추론하며, 위성의 세밀한 구름 구조와 Baguan의 대규모 예측 정보를 효과적으로 융합합니다. 그 결과, 기존 방법론 대비 RMSE를 16.08% 감소시키고 구름 변화에 따른 순간적인 발전량 변동을 더 잘 예측하는 성과를 거두었습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- **고해상도 날씨 예측 모델의 중요성:** Baguan-solar는 대규모 날씨 모델과 고해상도 위성 데이터를 융합하여 기존 방법론의 한계를 극복하고, 국지적인 기상 변화에 민감한 태양광 발전량 예측의 정확도를 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

- **다중 모달리티 융합의 효과:** 두 단계로 나뉜 예측 과정과 서로 다른 데이터 소스의 특징을 보존하는 융합 방식은 복잡한 기상 현상을 효과적으로 모델링하여 예측 성능을 높이는 데 기여합니다.

- **지역적 성능 검증 및 운영 적용:** 동아시아 지역에서의 강력한 성능 검증과 중국 특정 지역에서의 실제 운영 적용 사례는 제안된 방법론의 실효성과 확장 가능성을 시사합니다.

- **한계점:** 초록에서 직접적으로 명시된 한계점은 없으나, 제안된 모델의 전 지구적 일반화 성능, 다양한 기상 조건에서의 민감도, 그리고 연산 복잡성 및 자원 요구량 등에 대한 추가적인 연구가 필요할 수 있습니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2603.14845)