【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于新能源并网消纳，具体涉及一种基于sg滤波优化的autoformer长期光伏功率预测方法。
技术介绍
1、随着全球化石能源枯竭和环境恶化，太阳能和风能等可再生能源因具有清洁高效、可持续利用等优点成为有效解决途径。光伏发电存在随机性和间歇性，大量光伏并网会对电网的安全稳定运行造成一定危害。为了降低光伏发电的随机性和间歇性带来的影响，开展对光伏出力预测，并保证一定预测精度对电网的稳定与安全运行具有重要意义。
2、目前神经网络在光伏预测领域效果显著，但循环神经网络如rnn，gru，lstm模型等，受限于串行计算方式以及“记忆”丢失的困扰，使得其在时间序列预测任务上运行效率低下同时预测精度无法达到预期要求。随着注意力机制的提出，transformer模型的并行计算方式以及注意力机制，提高了时间序列任务的计算速度，预测精度也得到大大提高。但transformer通过依靠点自注意力无法获取与历史时间序列的可靠依赖关系，从而导致信息利用的瓶颈。随着autoformer序列间自相关机制的提出，时间序列预测精度再次得到提高。但au...
【技术保护点】
1.一种基于SG滤波优化的Autoformer长期光伏功率预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于SG滤波优化的Autoformer长期光伏功率预测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
3.如权利要求1中所述的一种基于SG滤波优化的Autoformer长期光伏功率预测方法，其特征在于，所述步骤3包括：为了充分提取光伏处理趋势和天气特性建立基于SG滤波的光伏出力时间序列分解模块，将光伏数据分解为：趋势部分、天气部分；
4.如权利要求1所述的一种基于SG滤波优化的Autoformer长期光伏功率预测方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于sg滤波优化的autoformer长期光伏功率预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于sg滤波优化的autoformer长期光伏功率预测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
3.如权利要求1中所述的一种基于sg滤波优化的autofo...
【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳静，左宗旭，段巧宁，褚礼东，潘国兵，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。