典型文献
考虑信息时移的分布式光伏机理-数据混合驱动短期功率预测
文献摘要：
分布式光伏短期功率预测缺乏同时空气象数据.传统方法直接借助邻近集中式光伏站点数据进行功率预测,忽略了地理位置偏移带来的气象信息时移,难以满足预测精度要求.文中提出了一种考虑气象信息时移的混合预测方法.在机理驱动模型中,采用最优时移对气象数据进行偏移修正;在数据驱动模型中,引入时间模式注意力机制削弱气象数据偏移的影响.然后,通过Stacking集成学习框架将两种方法进行融合,形成机理-数据混合驱动模型,进一步提高预测稳定性及准确率.基于分布式光伏和公共气象站点实际数据进行的案例分析表明,所提方法能够有效利用偏移地理位置的气象数据,实现更高精度的分布式光伏发电功率预测.
文献关键词：
分布式光伏;短期功率预测;特征工程;数据驱动;Stacking集成学习
中图分类号：
作者姓名：
王彪;吕洋;陈中;赵奇;张梓麒;田江
作者机构：
东南大学电气工程学院,江苏省南京市 210096;国网苏州供电公司,江苏省苏州市 215004
文献出处：
引用格式：
[1]王彪;吕洋;陈中;赵奇;张梓麒;田江-.考虑信息时移的分布式光伏机理-数据混合驱动短期功率预测)[J].电力系统自动化,2022(11):67-74
A类：
B类：
混合驱动,短期功率预测,气象数据,集中式光伏,位置偏移,气象信息,精度要求,混合预测,机理驱动模型,偏移修正,数据驱动模型,时间模式注意力机制,Stacking,集成学习框架,形成机理,公共气象,气象站点,实际数据,分布式光伏发电,光伏发电功率预测,特征工程
AB值：
0.279888
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