基于卫星云图预训练和模仿学习的光伏超短期预测方法

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基于卫星云图预训练和模仿学习的光伏超短期预测方法
申请号:CN202411002046
申请日期:2024-07-25
公开号:CN118554447B
公开日期:2024-11-19
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种基于卫星云图预训练和模仿学习的光伏超短期预测方法,包括:获取无标签视频数据集,收集有标签数据集,使用所述有标签数据集和逆动力学模型进行训练,建立初始模型;使用所述初始模型为所述无标签视频数据生成光伏场站辐照度数据的伪标签,将无标签视频数据集转化为伪标签数据集;使用所述伪标签数据集和所述逆动力学模型进行训练,建立预训练模型;对所述预训练模型进行强化学习微调,得到精准预测模型,用于光伏场站辐照度预测。本发明能在线耦合地面光伏场站的辐照度信息和卫星云图信息,利用卫星的多波段数据以及光伏场站辐照度数据来预测光伏场站未来的辐照度或功率。
技术关键词
卫星云图 光伏超短期预测方法 预训练模型 数据 强化学习算法 视频 逆动力学模型 预测系统 标签模块 矩阵 太阳 代表 序列 分辨率 网络 图像 站点 定义
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