深度学习从净智能电表识别户用光伏的部署差异研究
原文标题：Behind-the-Meter Photovoltaic Visibility from Net Smart Meters: Deployment Regimes and Operational Insights
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论文研究基于净智能电表的户用光伏发电分解，提出四种部署场景以区分家庭迁移与时间外推。基于 Ausgrid 与 Pecan Street 数据，实验显示部署场景对误差的影响远大于模型选择，目标域微调可将迁移误差降低 28%–36%。
- 问题
- 净智能电表下户用光伏分解模型在不同部署场景中的误差差异有多大。
- 方法
- 划分四种部署场景（已知户、新户、未来时段、新区域），在固定训练协议下对比多种深度序列架构，并做跨数据集适配。
- 结果
- 最佳模型白天 MAE 从已知户 0.104 kW 升至新户 0.185 kW；目标域微调使迁移误差降低 28%–36%。
- 影响
- 部署场景对误差的影响远大于模型选择，工程师应据此按场景设定误差预算，而非只追求更换模型。
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