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基于有向图卷积循环网络的分布式光伏出力超短期预测方法
1
作者
赵洪山
孙承妍
+1 位作者
温开云
吴雨晨
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期281-288,共8页
提出一种基于有向图卷积循环网络的分布式光伏超短期功率预测方法,该方法可同时提取光伏出力的时序特征和空间相关性,有效减小预测误差。首先,分析光伏出力数据兼具时序性和空间相关性,利用门控循环网络提取时序特征,构建有向图卷积网...
提出一种基于有向图卷积循环网络的分布式光伏超短期功率预测方法,该方法可同时提取光伏出力的时序特征和空间相关性,有效减小预测误差。首先,分析光伏出力数据兼具时序性和空间相关性,利用门控循环网络提取时序特征,构建有向图卷积网络提取传统图卷积无法捕捉的光伏出力有向空间相关性;然后,融合门控循环单元和有向图卷积网络,构建有向图卷积循环网络以提取多光伏站点出力的时空相关性,并利用注意力机制为不同时刻的时空特征分配权重;最后,通过全连接层输出最终的预测结果。采用某地区屋顶光伏实际出力数据在不同预测时间尺度下比较所提方法与其他方法的预测性能,结果表明,预测时间尺度为15、30和60 min时,相对于传统循环网络,所提方法的MAE分别减少16.3%、20.7%和28.1%。
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关键词
分布式光伏
超短期预测
有向图卷积循环网络
时空相关性
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职称材料
题名
基于有向图卷积循环网络的分布式光伏出力超短期预测方法
1
作者
赵洪山
孙承妍
温开云
吴雨晨
机构
河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学)
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期281-288,共8页
基金
国家电网公司总部科技项目《基于智能量测的低压高渗透率分布式光伏接入可测可控技术研究》(5700-202255222A-1-1-ZN)。
文摘
提出一种基于有向图卷积循环网络的分布式光伏超短期功率预测方法,该方法可同时提取光伏出力的时序特征和空间相关性,有效减小预测误差。首先,分析光伏出力数据兼具时序性和空间相关性,利用门控循环网络提取时序特征,构建有向图卷积网络提取传统图卷积无法捕捉的光伏出力有向空间相关性;然后,融合门控循环单元和有向图卷积网络,构建有向图卷积循环网络以提取多光伏站点出力的时空相关性,并利用注意力机制为不同时刻的时空特征分配权重;最后,通过全连接层输出最终的预测结果。采用某地区屋顶光伏实际出力数据在不同预测时间尺度下比较所提方法与其他方法的预测性能,结果表明,预测时间尺度为15、30和60 min时,相对于传统循环网络,所提方法的MAE分别减少16.3%、20.7%和28.1%。
关键词
分布式光伏
超短期预测
有向图卷积循环网络
时空相关性
Keywords
distributed photovoltaic
ultra-short-term prediction
directed graph convolution recurrent network
temporal-spatial correlation
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于有向图卷积循环网络的分布式光伏出力超短期预测方法
赵洪山
孙承妍
温开云
吴雨晨
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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