随着分布式光伏发电在有源配电网中的规模化应用,对光伏功率进行准确预测成为提高电网运行效率和可靠性的关键问题。然而,由于不同区域的光照条件、天气变化等因素的差异,传统的功率预测方法在多区域分布式光伏发电中存在一定局限性。...随着分布式光伏发电在有源配电网中的规模化应用,对光伏功率进行准确预测成为提高电网运行效率和可靠性的关键问题。然而,由于不同区域的光照条件、天气变化等因素的差异,传统的功率预测方法在多区域分布式光伏发电中存在一定局限性。为解决这一问题,文章提出了一种基于时序迁移学习算法的有源配电网多区域分布式光伏功率预测方法。首先,文章对分布式光伏时序功率进行预测采用了长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)算法,该算法能够有效捕捉时序数据的长期依赖关系,适用于光伏功率的时序预测。其次,针对不同区域光伏发电数据的差异性,本文引入迁移学习的思想,将训练数据较多的区域的分布式光伏模型迁移至训练数据较少的区域,以提高预测模型的泛化能力和准确性。文章利用算例仿真分析验证了时序迁移学习算法在预测有源配电网多区域分布式光伏功率的有效性和实用性。展开更多
文摘随着分布式光伏发电在有源配电网中的规模化应用,对光伏功率进行准确预测成为提高电网运行效率和可靠性的关键问题。然而,由于不同区域的光照条件、天气变化等因素的差异,传统的功率预测方法在多区域分布式光伏发电中存在一定局限性。为解决这一问题,文章提出了一种基于时序迁移学习算法的有源配电网多区域分布式光伏功率预测方法。首先,文章对分布式光伏时序功率进行预测采用了长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)算法,该算法能够有效捕捉时序数据的长期依赖关系,适用于光伏功率的时序预测。其次,针对不同区域光伏发电数据的差异性,本文引入迁移学习的思想,将训练数据较多的区域的分布式光伏模型迁移至训练数据较少的区域,以提高预测模型的泛化能力和准确性。文章利用算例仿真分析验证了时序迁移学习算法在预测有源配电网多区域分布式光伏功率的有效性和实用性。
