用 GradientSHAP 实现多步多变量时间序列可解释性：风电预测案例研究

研究将 GradientSHAP 适配到多变量、多步风电功率预测，为日前电网调度提供可解释性，作者称这是首次把 GradientSHAP 用于风电预测场景。针对高维输入，团队设计了可同时给出局部与全局解释的新型可视化，揭示环境因素、场址条件与时间动态之间的关系。GradientSHAP 并非开箱即用，需结合领域知识处理 SHAP 值，复杂度仍制约实际部署。