摘要
本发明公开了一种基于时空相关性的光伏电站集群功率预测方法,包括以下步骤:对数值天气预报中的气象特征和光伏电站输出功率进行相关性分析,确定影响光伏功率预测的特征变量;定义光伏电站中的每个光伏站点为一个节点,基于所述特征变量和光伏电站输出功率计算每个节点之间的相似性,构建邻接矩阵;将所述邻接矩阵输入优化后的GAT‑Transformer模型,获得光伏电站集群功率预测结果;所述GAT‑Transformer模型包括:GAT模块和Transformer模块。该方法通过时空特征的综合处理、高效模型结构与优化算法的结合,实现了对光伏电站集群功率的高精度、高效预测,同时保持了模型的灵活性、可扩展性和一定的解释性,为光伏能源管理与调度提供有力支持。
技术关键词
光伏电站集群
功率预测方法
空间特征信息
数值天气预报
多头注意力机制
节点
前馈神经网络
编码向量
时序特征
线性
皮尔逊相关系数
特征信息提取
模块
变量
退火策略
多层感知机
能源管理
系统为您推荐了相关专利信息
多头注意力机制
评标系统
超长距离
语义向量
数据获取模块
检索方法
节点
混合专家网络
语音特征
多模态信息
分布式风电
能力评估方法
农村
非参数核密度估计
风电出力场景
决策管理方法
时空注意力机制
深度Q网络
数据
策略
多模态深度学习
优化决策方法
深度确定性策略梯度
瓦斯抽采系统
储层物性参数