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申请/专利权人：上海电力大学
摘要：本发明涉及光伏出力预测领域，尤其是涉及一种基于对抗自适应图神经网络的分布式光伏出力预测方法。该方法包括：构建包含分布式光伏站点的历史出力的图结构数据；将所述图结构数据输入到自适应图学习器中，生成静态距离邻接矩阵和动态自适应邻接矩阵，将静态距离邻接矩阵和动态自适应邻接矩阵输入静态‑动态融合层中，进行局部空间相关性和全局空间相关性融合；构建TCN‑Attention预测模块，将静态‑动态融合层的输出输入到所述TCN‑Attention预测模块中，得到预测值。与现有技术相比，本发明可以扩充数据集，提高模型的泛化能力，还可以进一步提高预测模型的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于对抗自适应图神经网络的分布式光伏出力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取分布式光伏站点的历史出力数据，并对历史出力数据进行预处理，利用分布式光伏站点的空间地理位置信息，构建包含分布式光伏站点的历史出力的图结构数据；S2、将所述图结构数据输入到自适应图学习器中，生成静态距离邻接矩阵和动态自适应邻接矩阵，将静态距离邻接矩阵和动态自适应邻接矩阵输入静态-动态融合层中，进行局部空间相关性和全局空间相关性融合；S3、构建TCN-Attention预测模块，将静态-动态融合层的输出输入到所述TCN-Attention预测模块中，得到预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 一种基于对抗自适应图神经网络的分布式光伏出力预测方法
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