【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力控制，特别是涉及一种基于预测误差修正的源荷功率预测方法、介质及设备。
技术介绍
1、随着全球能源危机的加剧和环境污染问题的日益突出，传统能源体系面临着巨大的挑战。太阳能、风能等新型可再生能源因其清洁、可再生的特性，逐渐成为全球能源转型的重要方向。在我国，以太阳能和风能为主体的新型能源发展迅速，已成为新增电力装机的绝对主体，并在全国范围内呈现出规模化、市场化的良好发展趋势。然而，随着分布式电源和负荷类型的日益多样化，不同能源形式的微源发电特性及发电成本存在显著差异，尤其是风能和太阳能等可再生能源的发电特性及负荷曲线受气象等外界客观因素的影响较大，表现出很强的不确定性。
2、在当前的源荷(电源和负荷)功率预测领域，现有的预测方法大多未能充分考虑源荷不确定性对预测结果的影响，同时也缺乏对预测误差成因的深入分析及有效的应对措施。这导致现有方法难以准确预测源荷功率的变化趋势，尤其是在新能源渗透率不断提高的背景下，给电网系统运营商带来了诸多新的挑战。准确的源荷功率预测对于保障电网的安全、稳定、经济运行至关重要，因此亟需...
【技术保护点】
1.一种基于预测误差修正的源荷功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，神经网络模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，特征提取层，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，生成单元，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，特征融合层，为注意力层，与GRU层连接，用于对GRU层输出的隐状态序列进行加权处理，得到注意力权重，以根据隐状态序列和注意力权重生成加权向量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到误差概率分布曲线的步骤，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于预测误差修正的源荷功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，神经网络模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，特征提取层，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，生成单元，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，特征融合层，为注意力层，与gru层连接，用于对gru层输出的隐状态序列进行加权处理，得到注意力权重，以根据隐状态序列和注意力权重生成加权向量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到误差概率分布曲线的步骤，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：龚禹生，牟秀君，雷英豪，徐波，曾岁程，吴晋波，谭吉成，洪权，邹晓虎，施光泽，臧欣，
申请(专利权)人：湖南省湘电试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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