基于圖機(jī)器學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞：圖機(jī)器學(xué)習(xí) 光伏預(yù)測(cè) 圖卷積 lstm dnn
摘要：文章基于圖機(jī)器學(xué)習(xí)提出了一種面向分布式光伏電站的深度時(shí)空特征提取預(yù)測(cè)模型。首先,針對(duì)臨近區(qū)域的光伏電站進(jìn)行圖建模,使用長(zhǎng)短期記憶(long short-term memory,LSTM)模型進(jìn)行時(shí)間特征抓取,使用圖卷積原理對(duì)電站空間特征進(jìn)行提取。根據(jù)提取的時(shí)空特征信息以及歷史數(shù)據(jù)和臨近其他區(qū)域內(nèi)光伏電站歷史發(fā)電數(shù)據(jù),訓(xùn)練光伏發(fā)電預(yù)測(cè)模型。以國(guó)內(nèi)某地266個(gè)光伏電站為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于圖機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行日前預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)誤差率僅為5.66%,低于其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)結(jié)果。該模型針對(duì)光伏電站15min前發(fā)電預(yù)測(cè)可以捕獲當(dāng)天瞬間出力變化曲線。
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