基于时域卷积网络精细化光伏发电功率预测_刘文杰.pdf

针对传统光伏功率预测算法模型没有与时间序列结合而引发精度不高的问题，提出了一种基于时域卷积 网络精细化的光伏发电功率预测方法。该预测模型利用卷积神经网络并融合了因果卷积和膨胀卷积；在卷积特征 上，使用跨层连接；在损失函数上，增加了自适应影响因子；在特征工程上，将数值气象预报发布的多个预测数 据与时间特征结合进行多特征预测。根据新疆、华东两个光伏电场数据集的预测结果显示，与支持向量机算法和 未加入时域特性的神经网络算法对比，该算法在光伏功率预测精度上均有不同程度的提升，充分证明了有效性。 【光伏功率预测】光伏功率预测是可再生能源领域的重要研究课题，其目的是通过对光伏发电系统的输出功率进行预测，确保电力系统的稳定运行。随着太阳能发电技术的发展，光伏发电已成为全球电力供应的重要组成部分，但其输出功率受多种因素影响，如天气条件、太阳辐射强度、温度等，使得预测精度成为关键。 【时域卷积网络】传统的光伏功率预测算法，如统计模型（ARIMA、ES等）和人工智能模型（神经网络、SVM等），往往忽略了时间序列特性，导致预测精度受限。时域卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）是一种能够捕捉时间序列数据内在规律的深度学习模型，特别适用于序列预测任务。TCN结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力，通过因果卷积和膨胀卷积增强了对时间序列的捕捉，能够在处理序列数据时避免信息的前后依赖问题。 【预测模型构建】提出的精细化光伏功率预测模型，采用以下策略提升预测精度： 1. **融合因果卷积和膨胀卷积**：因果卷积只考虑过去的信息，防止未来信息泄露，而膨胀卷积通过稀疏权重矩阵扩大感受野，捕捉更远距离的依赖关系。 2. **跨层连接**：在卷积特征层之间建立连接，允许模型从不同层次捕获信息，增强特征表示能力。 3. **自适应影响因子**：在损失函数中引入自适应影响因子，动态调整不同预测误差的权重，优化模型训练。 4. **特征工程**：结合数值气象预报数据，如太阳辐射、温度等，以及时间特征，进行多特征预测，丰富输入信息，提高预测准确性。 【实验结果】通过在新疆和华东两个光伏电场的数据集上进行验证，与支持向量机（SVM）和传统神经网络算法比较，提出的TCN模型在预测精度上有显著提升，证明了时域卷积网络在处理光伏功率预测问题上的优越性。 【实际应用】这种基于时域卷积网络的精细化预测方法对于优化电网调度、提高太阳能电力系统的稳定性、降低电力供需不平衡的风险具有实际意义。随着深度学习技术的不断发展，类似的预测模型有望在未来得到更广泛的应用，为可再生能源的高效利用提供强有力的技术支持。 总结，本文介绍了一种基于时域卷积网络的精细化光伏功率预测方法，通过结合时间序列特征和深度学习技术，提高了预测的精度。这一研究不仅解决了传统模型的局限性，也为其他类似序列预测问题提供了新的解决思路。