公开(公告)号：CN119578669B

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510138801.2

申请日：2025-02-08

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李晨磊 ,  罗平 ,  康东明 ,  沈塬焙 ,  张帆 ,  何中杰

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00 ,  G06F18/25 ,  G06N5/04 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于因果推断和多尺度特征融合的光伏发电日前预测方法，属于光伏发电预测技术领域。该方法将历史气象特征数据划分为多个样本，将样本未来M步的发电功率作为对应标签。使用PCMCI因果推断方法计算样本与标签间的因果推断权重，对样本加权后并行输入到BiLSTM，TCN，GAF‑SE‑ResNet50三个基学习器中从全局、局部和周期性三个维度识别输入序列的趋势，对应训练得到光伏发电功率日前初步预测值。提取预测点的局部天气预报序列的小波特征，通过交叉注意力机制与基学习器的初步预测值融合得到最终预测值。实现了复杂气候变化环境下的精确、稳定的光伏发电预测。

公开(公告)号：CN119578669A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202510138801.2

申请日：2025-02-08

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李晨磊 ,  罗平 ,  康东明 ,  沈塬焙 ,  张帆 ,  何中杰

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00 ,  G06F18/25 ,  G06N5/04 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于因果推断和多尺度特征融合的光伏发电日前预测方法，属于光伏发电预测技术领域。该方法将历史气象特征数据划分为多个样本，将样本未来M步的发电功率作为对应标签。使用PCMCI因果推断方法计算样本与标签间的因果推断权重，对样本加权后并行输入到BiLSTM，TCN，GAF‑SE‑ResNet50三个基学习器中从全局、局部和周期性三个维度识别输入序列的趋势，对应训练得到光伏发电功率日前初步预测值。提取预测点的局部天气预报序列的小波特征，通过交叉注意力机制与基学习器的初步预测值融合得到最终预测值。实现了复杂气候变化环境下的精确、稳定的光伏发电预测。