CN115689055B 一种短期太阳辐照度预测方法及装置 （河海大学）_第1页
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号本发明公开了一种短期太阳辐照度预测方法及装置，该预测方法包括：数据采集；利用入残差注意力机制对二维气象特征矩阵进行重2气象数据包括多维气象特征序列；基于多维辐射特征序列和多维气象特征序列，按照时间步构造二维辐重复上述残差和模态分量的计算过程，直至计算结束，得到合并分解所得不同模式的模态分量和残差，得到能够反映辐照度变34.根据权利要求1所述的短期太阳辐照度预测方法，其特征在于，利用c5.一种实现权利要求1至4中任一项所述的短期太阳时序特征提取模块，用于分别提取二维辐射特征矩阵和新型气象特征矩阵的时序特其中一个或多个程序被存储在所述一个或多个储存器中，当45[0004]然而，现有的短期太阳辐照度预测方法难以捕捉辐照度6[0033]其中，ε0为首次添加的均值为0的高斯白噪声序列与被分析原始辐照度序列间信W17射特征序列和多维气象特征序列，按照时间步构造二维辐射特征矩阵和二维气象特征矩[0059](1)利用ICEEMDAN算法分解原始辐照度序列，可得到更多表征辐照度变化特性的[0060](2)引入残差注意力机制对二维气象特征矩阵进行重构，可充分考虑不同气象特8[0069]如图1所示为本申请实施例提供的一种短期太阳辐照度预测方法流程框图，该预[0071]辐射数据为包括水平面总辐照度(GHI)的辐照度序列，气象数据为包括太阳天顶[0072](2)利用ICEEMDAN(改进的自适应噪声完备集合经验模态分解)算法，将原始辐照维辐射特征序列；9[0092]其中，ε0为首次添加的均值为0的高斯白噪声序列与被分析原始辐照度序列间信[0094](3)基于多维辐射特征序列和多维气象特征序列，按照时间步构造二维辐射特征[0095](4)利用残差注意力(RA)机制对二维气象特征矩阵进行重构，得到新型气象特征W1[0106](4)利用堆叠长短期记忆网络(LSTM)，分别提取二维辐射特征矩阵的时序特征和[0107]利用concatenate操作，融合多二维辐射特征矩阵的时序特征和新型气象特征矩射特征序列和多维气象特征序列，按照时间步构造二维辐射特征矩阵和二维气象特征矩[0117]本申请实施例还提供一种计算机存储介质，计算机存储介质中存储有计算机指征序列。[0136]表1为各模型进行提前1小时水平面总辐照度预测时的预测误差，图5所示为根据[0140]为了进一步评估预测模型的预测表现，图6展示了不同天气状况下各模型预测曲应的预测值曲线，其整体趋势与实际辐照度值的变化趋势十分接近，这是因为基于ICEEMDAN的分解结果能够获取波动性显著的辐照度分量，使得模型适用于不同天气状况，熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换方案，

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