融合多源异构气象数据的光伏功率预测模型 |
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引用本文: | 谈玲,康瑞星,夏景明,王越.融合多源异构气象数据的光伏功率预测模型[J].电子与信息学报,2024(2):503-517. |
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作者姓名: | 谈玲 康瑞星 夏景明 王越 |
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作者单位: | 1. 南京信息工程大学计算机学院;2. 南京信息工程大学软件学院;3. 南京信息工程大学人工智能学院 |
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摘 要: | 高精度光伏功率预测对提高电力系统运行效率具有重要意义。光伏功率受多种因素影响,其中云层的变化是最主要的不确定因素。传统光伏功率预测方法没有充分考虑云的3维结构和气象要素对光伏功率的影响。因此,该文提出一种融合多源异构气象数据的多源变量光伏功率预测模型(MPPM)。MPPM的核心包括时空条件扩散模型(STCDM)、注意力堆叠LSTM网络(ASLSTM)和多维特征融合模块(MFFM)。STCDM模型通过对2维卫星云图进行精确预测,消除了云层边界处的模糊现象。ASLSTM模型则提取了3维天气研究与预报模式(WRF)气象要素特征。MFFM模块将2维卫星云图特征和3维WRF气象要素特征进行融合,以得到未来1 h光伏功率预测结果。该文分别利用STCDM模型和MPPM模型开展卫星云图预测实验和光伏功率预测实验。实验结果显示,STCDM模型预测1 h内卫星云图的结构相似性指数(SSIM)达到0.914,MPPM模型预测1 h内光伏功率的相关系数(CORR)达到0.949,优于所有对比算法。
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关 键 词: | 多源数据 扩散模型 堆叠长短期记忆 注意力机制 特征提取 |
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