本研究提出了一种分布式量子长短期记忆（QLSTM）框架，旨在解决NISQ设备的可扩展性问题。QLSTM通过嵌入变分量子电路来捕捉长程时间依赖性，并在量子处理单元网络上执行小型子电路。实验结果表明，其在动态训练和收敛稳定性方面优于传统方法，展示了模块化分布式量子计算在大型序列建模中的潜力。

本研究比较了QLSTM和LSTM模型在太阳能发电预测中的表现，结果显示QLSTM具有训练收敛加速和测试损失降低等优点。进一步研究和开发可以实现对全球太阳能发电的准确性和可靠性预测。