CN119518724A 一种光伏发电功率预测方法及装置 （西安建筑科技大学）

2根据预设的采样间隔采集光伏电站的历史气象数据以及发通过构建双向时间卷积层捕捉提取光伏发电输入时间序列中的长时Timertcmc,()是在时间点t上的光伏发电数据时间戳，Timestampwo(1)是在时间点t上的气象数据时间戳。3.根据权利要求1所述的一种光伏发电功率预测方法，对采集的光伏发电功率数据缺x"=cov,(x…x)"分别表示对光伏数据集的前向和后向卷积的输3t时隐藏层状态的偏移量。的隐藏层单元数设置为64、网络层数设置为2，Dropput比例设置为0.3，学习率设置为数据采集模块，用于根据预设的采样间隔采集光伏电站的历模型构建模块，用于通过构建双向时间卷积层捕捉提取光伏发电输入预测序列生成模块，用于采用单步预测或多步预测模式进行光伏述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1_6任一9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，上包含计算机可读程序代码，所述程序代码执行权利要求1_6中任一项所述光伏发电功率4中存在的光伏数据信息捕捉不够全面以及预测模型的泛化能力和进行光伏预测不够精准根据预设的采样间隔采集光伏电站的历史气象数据以及发5变长对齐权重向量，根据变长对齐向量计算全局上下文向量作为所有源状态的加权平均采用单步预测或多步预测模式进行光伏发电预测，生成连续的光伏发电功率序[0008]其中，Sc(/)是在时间t上光伏发电数据和气象数据之间的时间对齐误差，Timestamp,(o)是在时间点t上的光伏发电数据时间戳，Timestampae.()是在时间点t上的[0012]x"=cov,(x…x)"分别表示对光伏数据集的前向和后向卷积t时隐藏层状态的偏移量。6连续的光伏发电功率序列；[0026]在此描述的附图仅用于解释目的，而不意图以任何方式来限制本发明公开的范图2为本发明实施例2的单步的光伏发电预测模型与传统光伏发电预测模型对比图3为本发明实施例2的多步的光伏发电预测模型与传统光伏发电预测模型对比7根据预设的采样间隔采集光伏电站的历史气象数据以及发变长对齐权重向量，根据变长对齐向量计算全局上下文向量作为所有源状态的加权平均采用单步预测或多步预测模式进行光伏发电预测，生成连续的光伏发电功率序为解决以上的技术问题，本发明的基于双向深度网络的光伏发电功率预测方法，8[0035]其中，Sc(/)是在时间t上光伏发电数据和气象数据之间的时间对齐误差，Timestamp,(o)是在时间点t上的光伏发电数据时间戳，Timestampae.()是在时间点t上的w,和",是传感器的权重。[0045]其中，xom是归一化之后的光伏发电数据，x是原始光伏发电数据，max(x)和9[0053]x"=cov,(x…x)"分别表示对光伏数据集的前向和后向卷积t时隐藏层状态的偏移量。[0061]双向GRU能够同时处理历史和未来信息，使得模型能够更全面地理解光伏发电中x()表示时间点t输入的光伏发电数据。是光伏发电数据在第i-l层BiTCN时间点t上的隐藏状态输出，wc)和bo分别表示第i层[0074]将池化层输出的光伏发电数据展平，并通过全连接层对其输出的数据进一步处b步t的隐藏状态，h,bachward是后向GRU在时间步t的隐藏状GlobalAttention是一种用于加强模型对输入序列不同部分的关注程度的机制。在BiGRU和,分别是梯度的均值和方差，A和A是动量衰减率，是小常数以防基于实施例1的光伏发电功率预测方法，公开了一种光伏发电功率预测系统，包连续的光伏发电功率序列；这些计算机程