基于Attention-LSTM的分布式光伏超短期发电功率预测

作者：李新军; 赵猛; 王洪勉; 陈博峰; 李胜明

来源：中国新技术新产品, 2022, (14): 1-4.

DOI：10.13612/j.cnki.cntp.2022.14.039

• 分布式光伏
• 数据条件
• 邻近场站
• 时空相关性
• Attention-LSTM

现有光伏功率预测方法聚焦于集中式光伏且多依赖气象数据，然而分布式光伏不具备良好的气象数据，因此现有光伏预测方法难以应用于分布式光伏。值得注意的是，分布式光伏位置邻近，处于相似的外部环境下，场站间出力具有强时空相关性。充分利用场站间的相关性有助于进一步提高功率预测精度。因此，该文提出了一种基于Attention-LSTM的分布式光伏超短期发电功率预测模型，该模型将目标场站与多个邻近场站的出力数据作为输入，通过Attention-LSTM挖掘各场站出力的相关性，以提高目标场站功率预测精度。该文通过实际的数据集验证了所提出的方法的有效性。

• 单位
  北京智芯微电子科技有限公司