基于频域解耦与多周期融合的光伏功率预测方法及系统

本发明提供基于频域解耦与多周期融合的光伏功率预测方法及系统，首先获取光伏功率历史数据并进行预处理得到光伏功率序列；通过频域解耦得到表征光伏功率序列中的多周期耦合特性的多个去冗余周期的解耦二维张量；基于解耦二维张量的周期尺度利用自适应图卷积神经网络捕捉光伏功率序列中的周期内趋势和跨周期依赖关系，生成周期特征集；通过对周期特征集进行多周期融合，得到的周期融合卷积矩阵；最后基于周期融合卷积矩阵，采用Transformer Encoder架构建立光伏功率预测模型，对光伏功率进行预测。本发明充分考虑光伏功率序列的多周期耦合特性，基于频域解耦与多周期融合，能够适应非平稳光伏时间序列的分布变化，大大提升了光伏功率预测精度和稳定性。