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结合用户画像的DTW-MANN-FM分布式光伏短期出力预测模型
被引量：
6
1
作者
周家亿
赵双双
+3 位作者
王忠东
高凡
王贺
徐孝琳
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期187-193,共7页
为解决分布式光伏短期预测中发电户特性差异、地理位置偏移导致气象数据偏差的问题,并进一步提升算法预测性能,提出结合用户画像的动态时间规整(dynamic time warping,DTW)-多头自注意力神经网络(multi-head attention neural network,M...
为解决分布式光伏短期预测中发电户特性差异、地理位置偏移导致气象数据偏差的问题,并进一步提升算法预测性能,提出结合用户画像的动态时间规整(dynamic time warping,DTW)-多头自注意力神经网络(multi-head attention neural network,MANN)-因子分解机(factorization machine,FM)预测模型。首先分析发电户档案数据和历史发电数据,统计出用户画像;再结合基于DTW标准气象特征修正偏移算法,形成合理、完善的“用户+气象”特征组合样本;最后使用加权的数据样本对模型进行训练。仿真阶段使用江苏省真实光伏、气象数据,将所提模型与当前业界先进的若干光伏预测模型进行对比实验,结果表明该模型具有更高的准确度和鲁棒性,表现出更佳的预测性能。
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关键词
分布式发电
神经网络
用户画像
光伏发电预测
多头自注意力机制
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职称材料
题名
结合用户画像的DTW-MANN-FM分布式光伏短期出力预测模型
被引量：
6
1
作者
周家亿
赵双双
王忠东
高凡
王贺
徐孝琳
机构
国网江苏电力营销服务中心
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期187-193,共7页
基金
国家电网科技项目(5400-202118485A-0-5-ZN)。
文摘
为解决分布式光伏短期预测中发电户特性差异、地理位置偏移导致气象数据偏差的问题,并进一步提升算法预测性能,提出结合用户画像的动态时间规整(dynamic time warping,DTW)-多头自注意力神经网络(multi-head attention neural network,MANN)-因子分解机(factorization machine,FM)预测模型。首先分析发电户档案数据和历史发电数据,统计出用户画像;再结合基于DTW标准气象特征修正偏移算法,形成合理、完善的“用户+气象”特征组合样本;最后使用加权的数据样本对模型进行训练。仿真阶段使用江苏省真实光伏、气象数据,将所提模型与当前业界先进的若干光伏预测模型进行对比实验,结果表明该模型具有更高的准确度和鲁棒性,表现出更佳的预测性能。
关键词
分布式发电
神经网络
用户画像
光伏发电预测
多头自注意力机制
Keywords
distributed power generation
neural networks
user profile
photovoltaic power prediction
multi-head self-attention mechanism
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
结合用户画像的DTW-MANN-FM分布式光伏短期出力预测模型
周家亿
赵双双
王忠东
高凡
王贺
徐孝琳
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
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