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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于光伏发电技术领域，具体涉及一种基于大数据的分布式光伏发电功率短期预测方法；包括：构建无向带权异构图，得到所有节点的原始节点特征；从异构图中提取连接性特征和重要性特征；采用功率时序图卷积神经网络对重要性特征和时间序列特征进行处理，得到节点的第一更新节点特征；采用图注意力机制对重要性特征和第一更新节点特征进行处理，得到第二更新节点特征；采用多头路径图注意力机制对连接性特征和第一更新节点特征进行处理，得到第三更新节点特征；融合三种更新节点特征，得到综合特征并将其输入到多层感知机中，得到光伏发电站预测发电功率；本发明可提高发电功率的预测效能，有助于维持电网稳定。
主权项：1.一种基于大数据的分布式光伏发电功率短期预测方法，其特征在于，包括：获取光伏发电站相关数据并将其输入到训练好的分布式光伏发电功率短期预测模型中，得到光伏发电站预测发电功率；分布式光伏发电功率短期预测模型的训练过程包括：S1：获取光伏发电站相关数据，根据光伏发电站相关数据构建无向带权异构图，得到无向带权异构图中所有节点的原始节点特征；S2：从无向带权异构图中提取连接性特征和重要性特征；S3：根据无向带权异构图，采用功率时序图卷积神经网络对重要性特征和原始节点特征中的时间序列特征进行处理，得到节点的第一更新节点特征；S4：根据无向带权异构图，采用图注意力机制对重要性特征和第一更新节点特征进行处理，得到节点的第二更新节点特征；S5：根据无向带权异构图，采用多头路径图注意力机制对连接性特征和第一更新节点特征进行处理，得到节点的第三更新节点特征；S6：融合节点本身的第二更新特征和第三更新特征，得到节点的最终特征；拼接三种节点的最终特征，得到发电站的综合特征；S7：将综合特征输入到多层感知机中进行处理，得到光伏发电站预测发电功率；S8：计算模型总损失并根据模型总损失调整模型参数，得到训练好的分布式光伏发电功率短期预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于大数据的分布式光伏发电功率短期预测方法
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