摘要
本发明公开一种基于多源时空信息表征的光伏功率超短期概率预测方法,涉及光伏发电技术领域。方法包括:响应于对目标光伏电站短期未来光伏功率的预测请求,获取所述目标光伏电站所在地的历史天空图像和历史太阳辐照数据;从所述历史天空图像中提取表征空间动态信息的第一类特征,从所述历史太阳辐照数据中提取表征时序信息的第二类特征;对所述第一类特征和所述第二类特征进行特征融合,得到表征多源时空信息的多模态融合特征;将所述多模态融合特征输入到预先训练的光伏出力预测模型的多头分位数机制中进行处理,输出短期未来光伏功率处于不同出力区间的概率。采用本发明可以有效提高对光伏电站短期未来光伏功率预测的准确性。
技术关键词
空间动态信息
融合特征
光伏电站
图像编码器
概率预测方法
多模态
功率
太阳
前馈神经网络
机制
特征提取模块
时序
数据
解码器
光伏发电技术
处理器
可读存储介质
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光伏电站
健康状态参数
分布式光纤传感系统
多模态
光伏组件
识别方法
动态
并行处理架构
事件检测模型
多频段
图像跟踪方法
模板特征
模型训练方法
训练样本集
生成模板