边缘AI赋能太阳能预测：基于ESP32-S3的TinyML实践探索

本项目探索将GRU神经网络部署到ESP32-S3微控制器，通过TinyML技术实现太阳能发电量本地化一小时预测，涵盖模型训练、优化、嵌入式部署全流程。边缘AI模式解决了云端依赖与数据隐私问题，为资源受限场景下的智能应用提供实践参考。

太阳能发电效率受天气、季节、时间等多重因素影响，准确预测对电网调度、储能管理及能源交易具有重要经济价值。本项目选择一小时预测窗口（兼顾实用与可行性），对比简单RNN（梯度消失）、LSTM（参数量大）、GRU（平衡精度与复杂度）后，选定GRU作为部署方案。

项目采用PVGIS合成数据（10分钟间隔，含气象与发电参数）。预处理步骤：插值填补缺失值、统计方法修正异常值、归一化统一特征范围。特征工程创新：用正弦/余弦变换编码小时和月份，帮助模型捕捉时间周期性（如23点与0点相邻、12月与1月相连）。

GRU仅含更新门和重置门，比LSTM少约25%参数，适合嵌入式环境。训练用RMSE（平均偏差）、MAE（误差幅度）、R²（拟合度）评估，结果显示损失稳步下降，训练/验证集同步无过拟合，预测值与真实值匹配良好。

模型经TensorFlow Lite转换（图优化）和量化（32位转8位，体积缩至1/4，推理快2-4倍）。ESP32-S3硬件（双核240MHz、512KB SRAM+8MB PSRAM）支持运行，但需优化内存分配避免溢出，优化推理循环减少开销。

项目示范价值：能源领域自主优化发电策略，农业预测温室微气候，工业实现设备预测性维护。解决隐私（数据不上传）和网络依赖（断网仍运行）痛点。未来方向：NAS和AutoML将推动更轻量高效的边缘AI模型。