考虑信息时移的分布式光伏接入配电网功率预测方法

为了降低分布式光伏接入配电网功率预测值误差,提出考虑信息时移的分布式光伏接入配电网功率预测方法。采用皮尔逊相关系数描述数值天气预报(NWP)关键气象因子、光伏输出功率间的关联关系,确定最佳时移量,修正地理位置引起的气象信息偏移;采用随机森林算法处理分布式光伏出力数据,筛选高贡献度特征参数;利用双向门控循环控制单元(GRU)神经网络学习特征参数后,通过一维卷积神经网络捕捉输入时间序列的各个时间步;引入注意力机制降低气象时移量对分布式光伏出力的影响,实现功率预测结果的输出。试验结果表明:该方法可计算分布式光伏出力与气象数据间的皮尔逊相关系数,确定其最佳时移量;不同气象条件下预测值与实际值间误差均较小。