摘要
本发明公开了一种配电网超短期分布式能源出力预测方法及系统包括:获取目标配电网原始的分布式风电数据;预设基于时间卷积神经网络和窗口概率稀疏混合模型的超短期分布式能源出力预测模型,并将目标配电网原始的分布式风电数据作为该模型的输入;获取该模型的以目标配电网原始的分布式风电数据作为输入时对应的输出作为超短期分布式风电功率的预测结果。设计的窗口概率稀疏自注意力机制,通过优化观测点内积相关性的计算过程,显著减轻了计算负担,实现了计算效率的大幅提升。不仅考虑了高重要性时间点的特征,还融入了观测点附近时间片段的短期特征于自注意力机制中,深化了对数据特征的挖掘,进而增强了预测模型的性能。
技术关键词
出力预测方法
分布式风电
矩阵
注意力机制
前馈神经网络
能源
数据获取模块
线性
残差网络
预测系统
处理器
计算机设备
可读存储介质
存储器
解码器
编码