基于迁移学习的光伏发电功率超短期预测方法

在超短期的环境下,发电功率预测层级单一,导致误差增加,为此,提出基于迁移学习的光伏发电功率超短期预测方法。结合设定的发电预测范围,预处理自动化基础预测数据,各个区域布设节点,关联自动化预测源域,以此为基础,设计分布式自适应自动化预测序列,采用多维度、多层级的预测形式,扩大实际的预测范围,设定复合预测目标,构建光伏发电功率迁移学习自动预测模型,在其中增设特征自动化预测矩阵,并采用多层深度学习感知处理实现预测。最终的测试结果表明:设计方法的预测误差仅为1.03,具有实际的应用价值。