CN119448204A 一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方法 （国网河南省电力公司济源供电公司）

一种基于人工智能的新能源发电预测误差本发明涉及一种基于人工智能的新能源发具备动态误差修正能力、提高预测准确性的优2步骤1：收集与处理来自多个新能源发电站点的历史发电数据、气象数据以及环境变2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方法，其特征在步骤1.2：对清洗后的数据进行主成分分析，降维并提取出对预测最有影响的主要特3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方法，其特征在4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方法，其特征在小化Kullback_Leibler散度35.如权利要求1所述的一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方法，其特征在ttt6.如权利要求1所述的一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方法，其特征在步骤5.2：为每个节点初始化特征向量h",包括站点的历史发电量、气象条件关键信v分别为节点u和节点v的度数；W(k)为可训练的权重矩σ为激活函数；4步骤5.6：将基于图神经网络和扩展卡尔曼滤波结合后的误差修正结果作为最终的发7.如权利要求1所述的一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方法，其特征在控制未来奖励对当前策略的影响权重；rt为当前时间步的即时奖励；DKL(q(θ)p(θ))表示8.如权利要求1所述的一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方法，其特征在步骤7.1：将新能源发电预测系统的目标函数和约束条件表示为混合整数非线性规划59.一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正装置，用于实施如权利要求1_8任一模型预测模块，用于选择和训练多个机器学习模型，生成多个模型集成模块，用于通过变分贝叶斯推断方法估计各模型的权重分布动态误差修正模块，用于基于随机微分方程建模系统的关联性建模模块，用于利用图神经网络建模发电站点之间的关联参数优化模块，用于基于反馈机制和变分增强全局优化模块，用于将系统的全局优化问题建模为混合整数非行时实现如权利要求1_8任一项所述的一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方6性的一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方法是非[0004]本发明的目的是这样实现的：一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方7[0026]步骤3.6：将最终的集成t8pt|t-1t-1是对漂移项f(xt,t)的线性化雅可比矩uσ为激活函数；[0039]步骤5.6：将基于图神经网9[0049]步骤7.1：将新能源发电预测[0060]参数优化模块，用于基于反馈机制和变分增强学习方法动态调整和优化模型参[0064]本发明的有益效果：本发明为一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方取出对新能源发电量预测最有影响的主要特征；PCA的具体实施包括计算数据集的协方差min分别为谱的上界和下界；特征集对后续的模型训练和预测具有最强的(LSTM)、卷积神经网络(CNN)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和随机森林(Random重服从一定的概率分布，例如正态分布或均匀分布，并初始化每个模型权重的先验分布p[0090]在优化过程中，本实施例通过最大化证据下界(ELBO)来优化变分分布q(w)的参成预测结果j:集成预测结果的计算公式为：其中，ym是第m个模型的预测t[0099]结合系统的观测数据yt与观测函数ht是观测噪声协方差矩阵；i,)是基于先验状态估计的[0103]通过扩展卡尔曼滤波后的状态估计本实施例对初步预测结果进行动态误差[0109]通过多层图神经网络模型进行消息传递和聚合，逐层更新每[0110]将图神经网络输出的站点特征向略网络的参数分布q(θ)进行优化，策略网络输出参数调整的概率分布，并通过最小化Kullback_Leibler(KL)散度来逼近后验分布p(θ|D)，优化目标函数的表达式为：[0119]系统利用反馈机制和自适应参数调整，实现了基于变分增强学习的动态模型优数非线性规划(MINLP)问题，设连续变量为x和整数变量为z，优化目标为最小化总预测误够在多种复杂约束条件下保持最佳性能，确保最终的预测结果具有最高的准确性和鲁棒[0127]系统利用混合整数非线性规划和全局优化算法，成功解决了复杂的全局优化问图神经网络建模新能源发电站点之间的关联性，可以捕捉和利用站点间复杂的互动关系，条件的基础上找到最优解；这种全局优化方法确保了在复杂的运行环境和多种运行限制辅助信息输入动态误差修正模块以进一步优化[0137]参数优化模块600，用于基于反馈机制和变分增强学习方法动态调整和优化模型程序被处理器41运行时执行如上所述的一种基于人工智能的新能源发电预测误差修正方或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(StaticRandomAccessMemory，简称SRAM)；电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyErasableProg