基于双分支特征提取的太阳辐射预测方法

作     者：王俊 欧阳福莲 周杭霞 WANG Jun;OUYANG Fu-lian;ZHOU Hang-xia

作者机构：中国计量大学信息工程学院浙江杭州310018 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2023年第44卷第7期

页      面：2169-2176页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：浙江省公益技术应用研究基金项目(LGG22E070003) 公安部重点实验室开放课题基金项目(2021DSJSYS004) 

主　　题：太阳辐射预测 双向门控循环单元 多尺度卷积 注意力机制 特征提取 特征加权 双分支 

摘      要：针对太阳辐射预测过程中气象特征复杂、时序特征难以充分利用而导致光伏功率出力扰动的问题,提出一种基于双分支特征提取的太阳辐射逐日预测方法。气象分支采用多尺度卷积神经网络提取动态变化的多维气象特征;时序分支使用双向门控循环网络初步提取时序特征,将学习到的双向时序特征输入门控循环网络进一步学习其潜在规律;基于注意力机制自适应地赋予各分支合适的权值,优化多尺度卷积的提取操作和气象、时序特征的融合过程。经过实验验证了该预测方法的准确性和有效性。