基于图建模与GAT-TCN时空模型的光伏超短期功率预测

作     者：王雪瑶 李宁 李新利 杨国田 黄宇峰 

作者机构：华北电力大学控制与计算机工程学院 

出 版 物：《华北电力大学学报(自然科学版)》 (Journal of North China Electric Power University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2024年

学科分类：08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

主　　题：分布式光伏 功率预测 图建模 互信息 图注意力机制 时序卷积神经网络 

摘      要：为解决现有功率预测方法多从时序角度提取功率特征，未能有效利用空间特征信息提升功率预测精度的问题，该文提出一种基于图建模与图注意力机制-时序卷积神经网络的时空混合预测模型。首先，计算各光伏电站间互信息，构建分布式光伏电站图结构。在此基础上，利用图注意力机制为光伏电站分配权重，并进行特征的传递与更新，充分捕获分布式光伏电站间的空间特征。其次，将更新后的特征矩阵与电站的气象数据共同作为时序卷积神经网络的输入，进行光伏出力的时序预测。最后，基于真实分布式光伏电站数据进行仿真分析，结果表明，对分布式光伏电站进行图建模可以有效提取电站空间特征，所提时空混合模型相比于其他模型具有更高的预测精度。