公开(公告)号：CN119852973A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202311447612.0

申请日：2023-11-02

Applicant: 国网河南省电力公司濮阳供电公司

Inventor： 张悦 ,  郭京禹 ,  张鸣 ,  张幸 ,  赵含笑 ,  陈昌伟 ,  张梦雨 ,  王颐然 ,  玄志恒 ,  刘永鑫 ,  冯高山 ,  史家鸣 ,  孙珂珂 ,  张荣

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084 ,  H02J3/38 ,  H02S50/00 ,  H02S40/30

Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据融合的短期光伏发电功率预测方法。该方法通过构建一个端到端的多模态深度学习框架，有效地将卫星图像、气象时间序列和历史发电数据进行融合，实现了对光伏发电功率的高精度短期预测。首先，使用卷积神经网络处理卫星图像，双向LSTM模型处理时间序列，然后进行多源特征的拼接。引入注意力机制进行特征选择，以提高预测准确性。该发明进行了实验验证，结果表明，与单一数据源的预测方法相比，本发明提高了预测精度，增强了对光伏发电的可预测性，有助于电网的经济调度，具有推广应用的潜力。