基于STL-Former的中短期光伏功率预测

由于光伏发电具有间歇性和波动性,给电网运行的安全性和稳定性造成危害,对光伏功率进行准确预测可以有效解决这一问题。本文提出一种基于STL-Former的中短期光伏功率预测模型,该模型结合了季节趋势局部加权回归分解(STL分解)与神经网络模型。首先,STL-Former模型将光伏功率数据通过STL分解进行特征扩充,用于提取基于历史序列的周期项、趋势项特征。然后,拼接周期项、趋势项特征和原特征,进行数据预处理和特征编码并使用基于Informer模型的神经网络进行功率预测。最后,在真实数据集上进行大量实验。实验结果表明:STL-Former在中短期光伏功率预测任务中精度较高,其中在2 h光伏功率预测任务时,平均绝对值误差为0.176、均方误差为0.180;在28 h光伏功率预测任务时,平均绝对值误差为0.170、均方误差为0.154。