在家天台自建的小型光伏发电站由3块太阳能板组成，晴天日发电量约4度，阴天约2度。系统包括MPPT充电控制器和并网逆变器，连接4块铅酸电池，逆变器输出400瓦，能抵消家庭网络机柜的用电。

本研究提出了一种新模型，结合iTransformer和LSTM，有效解决光伏发电预测中的复杂变量关系，显著提高了预测准确性，尤其在季节变化时表现突出。

在第20届CCF HPC China 2024年会上，万萌介绍了深度学习在光伏发电和电力负荷预测中的应用，提出了多种新能源预测模型，提升了预测精度。

AutoPV是一个基于神经架构搜索技术的新框架，用于自动搜索和构建光伏发电功率预测模型。它整合了最新的时序预测和光伏发电深度学习模型的数据处理技术，能在较短时间内构建预测架构，并展现出优于预定义模型的效果。这填补了将NAS应用于TSF问题的空白，为非专家和工业界提供了帮助。