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    一種光伏電站短期光伏發電功率預測方法和系統技術方案
    
                            
    技術編號：44330399 閱讀：5 留言：0更新日期：2025-02-18 20:38
    
                        
    
                        
    
                            
                            本發明專利技術公開了一種光伏電站短期光伏發電功率預測方法和系統，包括：首先，對光伏系統歷史功率數據及氣象數據進行歸一化處理，并篩選出相關性較高的氣象特征；其次，使用VMD將非平穩的時間序列數據分解為多個平穩子序列，并通過WOA優化VMD的分解參數，以確保最佳特征表達；然后，將VMD分解后的子序列與篩選的氣象特征結合，輸入SCINet模型進行特征提取與預測；最后，通過SCINet模型的多層次卷積操作，輸出光伏功率的短期預測值。本發明專利技術的優點是：有效提高了光伏發電功率預測的準確性，為光伏電站的運行管理提供了可靠的技術支持。
    
                            
                            
    


    
                            

                            
    【技術實現步驟摘要】
    
                                
    本專利技術涉及光伏發電，特別涉及一種基于混合深度學習模型的光伏電站短期光伏發電功率預測方法和系統。

    技術介紹
    1、近年來，隨著全球工業發展和技術進步，能源需求急劇增加，傳統化石能源的消耗問題日益突出。作為一種清潔、可再生的能源，太陽能具有污染少、成本低等優勢，成為替代傳統能源的重要選擇。光伏發電技術依靠太陽能進行電能轉化，因其在效率、可靠性和經濟性方面的突出表現，已廣泛應用于全球能源領域。然而，太陽能發電具有周期性和波動性，其發電功率受天氣、季節等因素影響較大，導致輸出電力的不確定性。這種波動性為電網系統的穩定運行帶來了挑戰，因此，如何準確預測光伏電站的發電功率，成為了光伏電站高效運行和電網調度管理中的關鍵問題。
    2、當前的光伏發電預測方法種類繁多，依據時間范圍可以劃分為超短期預測、短期預測、中期預測和長期預測。預測方法也可分為基于物理模型、統計模型、傳統人工智能方法、機器學習方法和深度學習方法?；谖锢淼哪Ｐ屯ǔ＠霉夥M件參數和氣象條件來模擬發電過程，但其對復雜非線性特征的捕捉能力有限?；跀祿寗拥哪Ｐ?，如支持向量回歸(svr)、長短期記憶網絡(lstm)和遞歸神經網絡(rnn)等，在處理非線性時序數據方面表現較好，但由于光伏發電數據的復雜性，單一模型難以準確捕捉所有特征。此外，頻域分解方法如經驗模態分解(eemd)、完全集合經驗模態分解(ceemdan)和變分模態分解(vmd)等，也逐漸被應用于光伏時間序列的處理與預測。然而，這些方法在數據重構過程中容易引入噪聲或產生過度分解，從而影響預測的準確性。
    <p>3、近年來，優化算法也開始廣泛應用于光伏發電功率預測中，以減少頻域分解中引入的噪聲。例如，麻雀搜索算法(sparrow?search?algorithm,ssa)、狼群優化算法(greywolf?optimizer,gwo)以及鯨魚優化算法(whale?optimization?algorithm,woa)等，均在提高預測精度方面取得了顯著進展。然而，現有的頻域分解方法和優化算法組合在實際應用中依然存在一定的局限性，例如數據特征的冗余處理不充分、時序特征的捕捉能力有限，進而影響了光伏功率預測的精度。

    技術實現思路
    1、本專利技術針對現有技術的缺陷，提供了一種光伏電站短期光伏發電功率預測方法和系統。利用變分模態分解(vmd)進行數據預處理，解決了光伏時間序列中的非線性和非平穩問題；同時，引入了鯨魚優化算法(woa)優化vmd分解過程，降低數據噪聲和冗余信息；最后，采用樣本卷積交互神經網絡模型(scinet)來捕捉時序數據中的復雜特征，大幅提高了光伏發電功率的預測精度和模型的魯棒性。
    2、為了實現以上專利技術目的，本專利技術采取的技術方案如下：
    3、一種光伏電站短期光伏發電功率預測方法，基于深度學習框架pytorch，結合pearson相關系數分析、變分模態分解vmd、鯨魚優化算法woa以及樣本卷積交互神經網絡scinet進行光伏發電功率的短期預測，具體步驟如下：
    4、s1數據預處理：對光伏系統的歷史功率數據及氣象數據進行歸一化處理，并通過pearson相關系數分析，篩選與光伏發電功率相關性較高的氣象特征參數作為模型的輸入；
    5、s2數據分解：使用vmd方法將非平穩的光伏功率時間序列數據分解為多個頻率不同的平穩子序列；利用鯨魚優化算法woa優化vmd的分解參數，動態確定最優分解個數k和相應的懲罰參數，確保各子序列具有最佳的特征表達能力；
    6、s3特征優化與預測模型訓練：將經過vmd分解后的每個子序列與經pearson相關性篩選后的氣象特征序列組合，輸入到scinet模型中。scinet通過其內部的交互式卷積結構sci-block，提取時間序列中的多尺度特征，并通過二叉樹結構對數據進行殘差連接與優化，增強對復雜時間序列的建模能力；
    7、s4預測輸出：通過scinet模型的多層次卷積操作，輸出光伏功率的短期預測值，使用concat&realign層整合所有特征信息并生成最終的光伏功率預測結果。
    8、進一步地，所述歷史功率數據及氣象數據包括：全球水平輻射、漫射水平輻射、氣溫、濕度和風速。
    9、進一步地，所述變分模態分解vmd通過迭代優化方法獲取模態分量的中心頻率及其帶寬，以實現對光伏功率數據的平穩分解。
    10、進一步地，所述鯨魚優化算法woa用于動態優化vmd分解中的子序列個數k及懲罰參數，以防止過度分解并確保子序列保留足夠的特征信息。
    11、進一步地，所述樣本卷積交互神經網絡scinet通過卷積濾波器在不同層次的時間序列中提取多尺度特征，并通過二叉樹結構組合不同的sci-block模塊進行殘差連接，生成最終的預測結果。
    12、進一步地，所述的預測結果通過均方根誤差rmse和平均絕對誤差mae的指標進行性能評估，并根據誤差反饋調整模型參數，以優化預測精度。
    13、進一步地，所述scinet模型的結構包括：sc-block模塊、scinet模塊和堆疊scinet模塊。
    14、所述sc-block模塊包括：輸入特征數據z代表經過預處理后的光伏發電相關特征。在sc-block模塊中，對輸入數據進行下采樣，將其分為兩個子序列：奇數序列zodd和偶數序列zeven。
    15、為了減少下采樣過程中的信息損失，引入交互式學習機制。該機制通過相互學習的方式，調整兩個子序列之間的仿射變換參數。
    16、通過交互式學習，兩個子序列zodd和zeven能夠耦合彼此的信息，顯著增強學習特征的表示能力。
    17、所述scinet模塊結構：
    18、scinet模塊由多個sc-block模塊按層次排列而成，形成一個二叉樹結構。每個sc-block都通過卷積操作提取特征，并在低分辨率上進行特征學習。
    19、當輸入時間序列完成所有下采樣、卷積和交互操作后，所有低分辨率分量將重新對齊，并連接成新的序列表示形式。
    20、殘差連接：重新連接的低分辨率分量被添加到原始時間序列中，通過殘差連接進行預測。這種連接方式有助于保留原始數據的關鍵信息，同時結合新提取的特征。
    21、輸出層：最后，使用全連接層對處理后的特征進行整合，輸出光伏發電量的預測結果。
    22、所述堆疊scinet模塊包括：
    23、通過中繼監督機制，將多個scinet模塊堆疊在一起，形成一個stacked?scinet。每個堆疊的scinet模塊均可獨立學習不同層次的特征，并通過層與層之間的信息傳遞增強特征的表示能力。
    24、所述concat&realign層重新對齊并連接成新的序列。具體流程如下：
    25、concat：將兩個子序列zeven和zodd在特定維度上連接起來，形成一個完整的新序列。
    26、realign：為了彌補下采樣過程中可能丟失的時間序列細節，realign會根據子序本文檔來自技高網...
                            
    
                            
    【技術保護點】
    
                                
    1.一種光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：基于深度學習框架Pytorch，結合Pearson相關系數分析、變分模態分解VMD、鯨魚優化算法WOA以及樣本卷積交互神經網絡SCINet進行光伏發電功率的短期預測，具體步驟如下：
    2.根據權利要求1所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：所述歷史功率數據及氣象數據包括：全球水平輻射、漫射水平輻射、氣溫、濕度和風速。
    3.根據權利要求1所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：所述變分模態分解VMD通過迭代優化方法獲取模態分量的中心頻率及其帶寬，以實現對光伏功率數據的平穩分解。
    4.根據權利要求1所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：所述鯨魚優化算法WOA用于動態優化VMD分解中的子序列個數K及懲罰參數，以防止過度分解并確保子序列保留足夠的特征信息。
    5.根據權利要求1所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：所述樣本卷積交互神經網絡SCINet通過卷積濾波器在不同層次的時間序列中提取多尺度特征，并通過二叉樹結構組合不同的SCI-Block模塊進行殘差連接，生成最終的預測結果。
    6.根據權利要求1所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：所述的預測結果通過均方根誤差RMSE和平均絕對誤差MAE的指標進行性能評估，并根據誤差反饋調整模型參數，以優化預測精度。
    7.根據權利要求1所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：所述SCINet模型的結構包括：SC-Block模塊、SCINet模塊和堆疊SCINet模塊；
    8.根據權利要求1所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：所述VMD方法分解的具體過程如下：
    9.一種光伏電站短期光伏發電功率預測系統，其特征在于：該系統能夠用于實施權利要求1至8其中一項所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，具體的，包括：
    10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于：其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現權利要求1至8其中一項所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法。
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    【技術特征摘要】
    
                                
    1.一種光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：基于深度學習框架pytorch，結合pearson相關系數分析、變分模態分解vmd、鯨魚優化算法woa以及樣本卷積交互神經網絡scinet進行光伏發電功率的短期預測，具體步驟如下：
    2.根據權利要求1所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：所述歷史功率數據及氣象數據包括：全球水平輻射、漫射水平輻射、氣溫、濕度和風速。
    3.根據權利要求1所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：所述變分模態分解vmd通過迭代優化方法獲取模態分量的中心頻率及其帶寬，以實現對光伏功率數據的平穩分解。
    4.根據權利要求1所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：所述鯨魚優化算法woa用于動態優化vmd分解中的子序列個數k及懲罰參數，以防止過度分解并確保子序列保留足夠的特征信息。
    5.根據權利要求1所述的光伏電站短期光伏發電功率預測方法，其特征在于：所述樣本卷積交互神經網絡scinet通過卷積濾波器在不同層次的時...
                            
    
                            
    【專利技術屬性】
    
                                技術研發人員：王康，侯少攀，湯文杰，才行仁增，翟坤，景維鵬，谷俊濤，
    
        申請(專利權)人：大慶黃和光儲實證研究有限公司，
    
        類型：發明
    
        國別省市：
    
                            
    
                            
                        
    
                    
    
                    
                    
                     
                
    
                
                
    
                    
    
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