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利用时空卷积神经网络进行多站点光伏预测

DOI：10.3390/en12234490 期刊：Energies 出版年份：2019 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 光伏发电的精准预测对智能电网和可再生能源市场至关重要。本文提出一种名为时空卷积神经网络（STCNN）的新型短期光伏预测技术，该技术利用多个光伏站点的位置信息与历史发电数据。该结构设计简洁却能有效实现多站点光伏预测。为此，我们提出一种贪婪邻接算法，将光伏数据预处理为能捕捉时空相关性的时空矩阵，再通过卷积神经网络进行学习?；诿拦龅湫椭荩永Ｄ嵫?、纽约和阿拉巴马）多站点光伏发电数据的实验表明，所提STCNN方法较传统方法预测精度最高提升33%，在6小时预测时段内实现了相当准确的预测效果（平均绝对百分比误差为4.6%-5.3%）。我们还研究了光伏站点聚合对虚拟电厂的影响——当某些站点的误差能被其他站点补偿时，所提STCNN在多站点聚合情况下可实现高达40%的误差显著降低。
作者： Jaeik Jeong，Hongseok Kim
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

开发一种新型的短期光伏发电预测技术，该技术利用多个光伏站点的位置信息和历史发电数据以实现精准预测。

研究成果

所提出的STCNN模型能有效捕捉云层覆盖和云层运动，在NRMSE、MAPE和MASE指标上优于基于AR、FNN和LSTM的其他预测模型。当聚合多个光伏站点时，该模型也显示出最高的误差降低率，使其成为短期时空光伏预测的一种有前景的方法。

研究不足

所提出的STCNN模型在历史光伏数据周期不足（例如仅有一年）时尤为有效——这可能是许多新建光伏电站的典型情况。但当可获得更长期的历史数据时（如超过五年），复杂度更高的方法可能具有更高精度。

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