摘要
本发明属于电力系统技术领域,公开一种分布式光伏集群预测方法、系统、设备及介质,该方法包括:分别获取分布式光伏集群中源域和目标域的光伏数据,并构建源域数据集和目标域数据集;根据所述源域数据集,基于迁移学习策略,构建迁移学习模型,并利用所述目标域数据集对所述迁移学习模型进行模型微调,构建光伏功率预测模型;基于光伏功率预测模型,对分布式光伏集群的光伏功率出力情况进行预测。本发明利用源域数据来辅助目标域的预测任务,有效解决了小样本场景下的数据稀缺问题通过迁移,并通过迁移学习实现知识迁移和模型适应,从而提高了预测的准确性和可信度。
技术关键词
分布式光伏集群
迁移学习模型
迁移学习策略
功率
样本
地理位置特征
编码特征
多头注意力机制
线性插值法
季节特征
归一化方法
数据获取模块
编码器
预测系统
处理器
计算机设备
电力系统
可读存储介质
索引
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