基于SOM聚类和ECA的超短期光伏预测组合模型研究

为提高不同天气类型下光伏输出功率的预测精度,提出了一种基于注意力机制的超短期光伏预测组合模型。首先,通过皮尔逊相关系数分析,选取与光伏发电功率密切相关的关键气象因子,并对其进行逐月标准化,然后加权求和计算得到分类指标天气条件因子(Sky Condition Factor, SCF),以降低输入变量的维度,并消除季节对天气分类的干扰和众多气象因子之间的耦合关系。其次,通过自组织映射神经网络(Self Organizing Map, SOM)对SCF进行无监督聚类,划分出3种天气类型。然后,在3种天气类型下分别构建卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)预测模型,并引入高效通道注意力模块（Efficient Channel Attention, ECA）,自适应地为特征信息的多重通道分配相应的权重,使模型集中于重要的特征信息,提高模型的预测精度。采用历史实测数据进行仿真,结果表明：与〖JP2〗未引入ECA模块的预测模型相比,所提预测模型在3种天气类型下的预测准确度分别提高了1.006 1%,〖JP〗1.626 1%和1.610 4%,验证了该模型的有效性。