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考虑动态气象特征的区域分布式光伏功率预测
作者:网站采编关键词:
摘要：研究背景与问题 在当前能源结构转型的背景下，分布式光伏发电（DPV）作为一种重要的清洁能源，得到了迅速发展。然而，DPV系统具有空间分布分散的特点，导致光伏电站的功率预测面
研究背景与问题
在当前能源结构转型的背景下，分布式光伏发电（DPV）作为一种重要的清洁能源，得到了迅速发展。然而，DPV系统具有空间分布分散的特点，导致光伏电站的功率预测面临着巨大挑战。传统功率预测方法往往依赖于粗粒度气象数据，忽略了不同地理位置之间的局部气象差异，这导致了光伏电站功率预测精度不高的问题。针对这一关键问题，本研究旨在提高区域DPV功率预测的准确性，为光伏电站的调度和管理提供有力支持。
研究方法
为解决上述问题，本研究提出了一种基于辐照数据精细化辨识与动态图注意力网络的区域DPV功率预测模型。首先，利用部分薄盘样条法对气象数据进行精细化处理，从而捕捉到局部气象特征的细微变化。在此基础上，结合动态图注意力网络（DGA-Net）模型，实现对光伏电站功率的精确预测。具体而言，DGA-Net模型通过动态地学习辐照数据之间的空间关系和时间演变规律，从而提高功率预测的精度和泛化能力。
核心结果
实验结果表明，与现有方法相比，本研究提出的方法在区域DPV功率预测方面具有显著的优势。首先，精细化处理的气象数据有效地捕捉到了局部气象差异，从而提高了功率预测的精度。其次，DGA-Net模型通过动态学习辐照数据之间的空间关系和时间演变规律，实现了对光伏电站功率的准确预测。最后，在多个测试场景中，本研究提出的方法均取得了优于现有方法的预测精度，证明了其有效性和可靠性。
结论与意义
本研究针对区域DPV功率预测问题，提出了一种基于辐照数据精细化辨识与动态图注意力网络的预测模型。实验结果表明，该方法能够有效地提高区域DPV功率预测的准确性，为光伏电站的调度和管理提供有力支持。此外，本研究还为DPV系统的发展提供了有益的启示，有助于推动光伏产业的可持续发展。在未来，本研究提出的方法有望在更大规模的DPV系统中得到应用，为清洁能源的推广提供技术保障。
文章来源：《浙江电力》 网址: http://www.zhejiangdianli.cn/qikandaodu/2026/1027/328.html