摘要
本发明公开了一种基于图像衍生图结构的超短期光伏功率预测方法及系统,属于新能源开发和利用技术领域。所述方法包括:以地基云图为输入,利用超像素分割方法进行图像要素分割,利用ResNet神经网络提取分块高维特征;以历史数据时序特征和图像分块特征为输入,计算图结构的节点和边,实现嵌入构造图结构,利用图采样聚合网络聚合数据与图像的耦合特征;基于光伏功率数值,以时序特征、图像局部特征、全局耦合特征为输入,利用多头注意力机制进行多模态特征融合得到融合特征向量;通过编码器‑解码器得到多步预测结果。本发明能够提高光伏功率超短期预测精度,为电网安全、稳定运行提供支撑,具有一定的工程实用价值。
技术关键词
超像素分割方法
多模态特征融合
时序特征
多头注意力机制
动态邻接矩阵
耦合特征
地基云图
时序预测模型
图像
像素块
指定时间间隔
光伏功率超短期预测
短期光伏功率预测
节点特征
邻域特征
融合特征