基于关联稀疏建模的光伏集群超短期功率区间预测方法

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基于关联稀疏建模的光伏集群超短期功率区间预测方法
申请号:CN202411017935
申请日期:2024-07-29
公开号:CN118841975A
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
摘要
基于关联稀疏建模的光伏集群超短期功率区间预测方法,涉及光伏发电功率预测领域,包括:获取各场站历史出力及地理位置信息;将各场站划分到各子区域中;选出子区域的代表场站;挖掘代表场站之间的时空关联信息并生成各代表场站的点预测结果;得到光伏集群的点预测结果;识别出不确定性模式,对每一种不确定性模式构建预测误差和预测值的联合概率分布;生成预测区间。与以所有场站为建模对象的动态图卷积神经网络模型相比,当置信度设为99%时,本发明提出的方法在预测区间覆盖率指标上能达到0.963的精度,提高了3.2%,在预测区间归一化平均宽度指标上能达到0.1298的精度,降低了36.6%,显著提高了模型性能。
技术关键词
功率区间预测方法 预测误差 时空关联信息 集群 卷积神经网络模型 长短期记忆网络 概率分布函数 Copula函数 代表 地理位置信息 误差预测 卷积网络模型 模式识别 光伏发电功率预测 预测装置 聚类算法 模块 位点
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