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考虑相似日选取与PVformer模型的短期光伏功率预测
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作者 李练兵 代亮亮 +3 位作者 李新达 杨鹏伟 杨少波 高国强 《太阳能学报》 北大核心 2025年第8期341-351,共11页
为提高光伏功率预测的准确性,提出一种基于混合蛙跳算法(SFLA)相似日选取和改进Transformer模型的短期光伏功率预测模型——PVformer模型。基于灰色关联度计算相似因子,基于SFLA优化综合相似因子,实现对光伏相似日的选取;PVformer模型... 为提高光伏功率预测的准确性,提出一种基于混合蛙跳算法(SFLA)相似日选取和改进Transformer模型的短期光伏功率预测模型——PVformer模型。基于灰色关联度计算相似因子,基于SFLA优化综合相似因子,实现对光伏相似日的选取;PVformer模型基于卷积神经网络(CNN)对光伏数据进行特征获取并降低数据维度,基于双向门控循环单元(BiGRU)提取光伏数据时序特征并对数据进行位置嵌入,基于多头自相关注意力机制寻找序列间关系,并打破信息利用瓶颈。综合相似因子最大的历史日作为预测日的相似日,选择相关性较高的特征作为模型输入,构建历史特征向量和未来气象向量输入到PVformer模型中。对比实验结果显示,PVformer模型可提高日前光伏功率预测的精度,E_(MAPE)、E_(MAE)、E_(MSE)分别达到1.526%、0.274 MW、0.134 MW^(2)。最后通过消融实验证明模型改进的有效性和必要性,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 光伏发电 相似日选取 功率预测 pvformer模型 多头自相关注意力机制
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