本技術(shù)涉及光伏功率預(yù)測(cè)，尤其涉及一種短期光伏功率預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、光伏功率短期預(yù)測(cè)是指對(duì)光伏發(fā)電功率在未來(lái)15分鐘至4小時(shí)內(nèi)的預(yù)測(cè)。這種預(yù)測(cè)能夠?yàn)殡娋W(wǎng)調(diào)度、發(fā)電廠商、電力市場(chǎng)等提供重要的參考依據(jù)，確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和優(yōu)化管理。

2、基于長(zhǎng)短期記憶(long?short-term?memory，lstm)網(wǎng)絡(luò)的光伏短期預(yù)測(cè)技術(shù)是一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)光伏電站未來(lái)15分鐘至4小時(shí)內(nèi)發(fā)電功率的方法。通過(guò)訓(xùn)練lstm模型，可以捕捉歷史數(shù)據(jù)中的時(shí)間依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏功率輸出的有效預(yù)測(cè)。

3、盡管lstm模型已經(jīng)展示了其在捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的時(shí)間依賴關(guān)系方面的優(yōu)勢(shì)，但隨著對(duì)預(yù)測(cè)精度要求的不斷提高，需要開發(fā)出更為先進(jìn)的光伏功率短期預(yù)測(cè)模型。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供短期光伏功率預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，用以達(dá)到提高短期光伏功率預(yù)測(cè)精度的效果。

2、第一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種短期光伏功率預(yù)測(cè)方法，包括：

3、從歷史光伏功率數(shù)據(jù)中提取與預(yù)測(cè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的光伏功率序列數(shù)據(jù)，所述歷史光伏功率數(shù)據(jù)記錄了在不同時(shí)間點(diǎn)的光伏發(fā)電功率；

4、對(duì)所述光伏功率序列數(shù)據(jù)進(jìn)行變分模態(tài)分解，得到若干固有模態(tài)函數(shù)分量；

5、分析所述若干固有模態(tài)函數(shù)分量，從所述若干固有模態(tài)函數(shù)分量中選擇目標(biāo)固有模態(tài)函數(shù)分量；

6、將所述目標(biāo)固有模態(tài)函數(shù)分量和其對(duì)應(yīng)的環(huán)境變量數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的短期光伏功率預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)，得到短期光伏功率預(yù)測(cè)結(jié)果，所述短期光伏功率預(yù)測(cè)結(jié)果包含所述預(yù)測(cè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)值，所述環(huán)境變量數(shù)據(jù)包含時(shí)間點(diǎn)、總輻照度，散射輻照度，直接輻照度，環(huán)境溫度中的至少一種。

7、在一種可能的實(shí)施方式中，所述將所述目標(biāo)固有模態(tài)函數(shù)分量和其對(duì)應(yīng)的環(huán)境變量數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的短期光伏功率預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)，得到短期光伏功率預(yù)測(cè)結(jié)果，包括：

8、將基于所述目標(biāo)固有模態(tài)函數(shù)分量和其對(duì)應(yīng)的環(huán)境變量數(shù)據(jù)構(gòu)成的特征向量輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的短期光伏功率預(yù)測(cè)模型中；

9、在所述短期光伏功率預(yù)測(cè)模型的卷積層中，對(duì)所述特征向量進(jìn)行卷積操作，生成特征圖；

10、將所述特征圖輸入到所述短期光伏功率預(yù)測(cè)模型的池化層中，對(duì)所述特征圖包含的多個(gè)通道進(jìn)行池化操作，生成所述多個(gè)通道分別對(duì)應(yīng)的通道描述符；

11、將所述多個(gè)通道分別對(duì)應(yīng)的通道描述符輸入到所述短期光伏功率預(yù)測(cè)模型的全連接層中，通過(guò)激活函數(shù)確定所述多個(gè)通道之間的相關(guān)性，確定所述多個(gè)通道分別對(duì)應(yīng)的注意力權(quán)重；

12、采用生成的所述注意力權(quán)重對(duì)輸入的所述特征圖的各個(gè)通道進(jìn)行加權(quán)，得到加權(quán)后的特征圖；

13、將加權(quán)后的特征圖輸入到所述短期光伏功率預(yù)測(cè)模型的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層中，以生成所述短期光伏功率預(yù)測(cè)結(jié)果。

14、在一種可能的實(shí)施方式中，所述將加權(quán)后的特征圖輸入到所述短期光伏功率預(yù)測(cè)模型的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層中，以生成所述短期光伏功率預(yù)測(cè)結(jié)果，包括：

15、將加權(quán)后的特征圖輸入到所述短期光伏功率預(yù)測(cè)模型的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層；

16、在所述長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層中，將所述加權(quán)后的特征圖轉(zhuǎn)換為由多個(gè)時(shí)間步組成的序列；

17、確定每個(gè)時(shí)間步輸出的隱含狀態(tài)，并基于注意力機(jī)制計(jì)算每個(gè)時(shí)間步的隱含狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的注意力權(quán)重；

18、采用計(jì)算出的注意力權(quán)重，對(duì)每個(gè)時(shí)間步的隱含狀態(tài)進(jìn)行加權(quán)求和，以生成所述短期光伏功率預(yù)測(cè)結(jié)果。

19、在一種可能的實(shí)施方式中，所述對(duì)所述特征圖包含的多個(gè)通道進(jìn)行池化操作，生成所述多個(gè)通道分別對(duì)應(yīng)的通道描述符，包括：

20、對(duì)所述特征圖包含的多個(gè)通道進(jìn)行平均池化操作，生成所述多個(gè)通道分別對(duì)應(yīng)的通道描述符。

21、在一種可能的實(shí)施方式中，所述對(duì)光伏功率序列數(shù)據(jù)進(jìn)行變分模態(tài)分解，得到若干固有模態(tài)函數(shù)分量之前，所述方法還包括：

22、針對(duì)光伏功率序列種群中的光伏功率序列個(gè)體，解碼其二進(jìn)制序列得到所述光伏功率序列個(gè)體對(duì)應(yīng)的模式數(shù)和懲罰參數(shù)；

23、采用所述模式數(shù)和所述懲罰參數(shù)對(duì)所述光伏功率序列個(gè)體進(jìn)行分解，基于預(yù)設(shè)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算適應(yīng)度，得到所述光伏功率序列個(gè)體對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值；

24、比較不同光伏功率序列個(gè)體對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值，選擇適應(yīng)度值滿足預(yù)設(shè)適應(yīng)度條件的光伏功率序列個(gè)體進(jìn)行繁殖，得到目標(biāo)光伏功率序列個(gè)體；

25、解碼所述目標(biāo)光伏功率序列個(gè)體的二進(jìn)制序列，得到用于進(jìn)行變分模態(tài)分解的目標(biāo)模式數(shù)和目標(biāo)懲罰參數(shù)。

26、在一種可能的實(shí)施方式中，所述選擇適應(yīng)度值滿足預(yù)設(shè)適應(yīng)度條件的光伏功率序列個(gè)體進(jìn)行繁殖，得到目標(biāo)光伏功率序列個(gè)體，包括：

27、選擇適應(yīng)度值滿足預(yù)設(shè)適應(yīng)度條件的光伏功率序列個(gè)體；

28、對(duì)適應(yīng)度值滿足預(yù)設(shè)適應(yīng)度條件的光伏功率序列個(gè)體進(jìn)行配對(duì)；

29、對(duì)配對(duì)成功的光伏功率序列個(gè)體進(jìn)行交叉操作，得到基于交叉操作生成的光伏功率序列個(gè)體；

30、對(duì)基于交叉操作生成的光伏功率序列個(gè)體進(jìn)行變異操作，得到基于變異操作生成的光伏功率序列個(gè)體；

31、判斷基于變異操作生成的光伏功率序列個(gè)體是否滿足預(yù)設(shè)終止條件；

32、若不滿足所述預(yù)設(shè)終止條件，則將基于變異操作生成的光伏功率序列個(gè)體添加至所述光伏功率序列種群中，執(zhí)行針對(duì)光伏功率序列種群中的光伏功率序列個(gè)體，解碼其二進(jìn)制序列得到所述光伏功率序列個(gè)體對(duì)應(yīng)的模式數(shù)和懲罰參數(shù)的步驟；

33、若滿足所述預(yù)設(shè)終止條件，則將基于變異操作生成的光伏功率序列個(gè)體確定為輸出的所述目標(biāo)光伏功率序列個(gè)體。

34、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種短期光伏功率預(yù)測(cè)裝置，包括：

35、提取模塊，用于從歷史光伏功率數(shù)據(jù)中提取與預(yù)測(cè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的光伏功率序列數(shù)據(jù)，所述歷史光伏功率數(shù)據(jù)記錄了在不同時(shí)間點(diǎn)的光伏發(fā)電功率；

36、分解模塊，用于對(duì)所述光伏功率序列數(shù)據(jù)進(jìn)行變分模態(tài)分解，得到若干固有模態(tài)函數(shù)分量；

37、選擇模塊，用于分析所述若干固有模態(tài)函數(shù)分量，從所述若干固有模態(tài)函數(shù)分量中選擇目標(biāo)固有模態(tài)函數(shù)分量；

38、預(yù)測(cè)模塊，用于將所述目標(biāo)固有模態(tài)函數(shù)分量和其對(duì)應(yīng)的環(huán)境變量數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的短期光伏功率預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)，得到短期光伏功率預(yù)測(cè)結(jié)果，所述短期光伏功率預(yù)測(cè)結(jié)果包含所述預(yù)測(cè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)值，所述環(huán)境變量數(shù)據(jù)包含時(shí)間點(diǎn)、總輻照度，散射輻照度，直接輻照度，環(huán)境溫度中的至少一種。

39、在一種可能的實(shí)施方式中，所述預(yù)測(cè)模塊具體用于：

40、將基于所述目標(biāo)固有模態(tài)函數(shù)分量和其對(duì)應(yīng)的環(huán)境變量數(shù)據(jù)構(gòu)成的特征向量輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的短期光伏功率預(yù)測(cè)模型中；

41、在所述短期光伏功率預(yù)測(cè)模型的卷積層中，對(duì)所述特征向量進(jìn)行卷積操作，生成特征圖；

42、將所述特征圖輸入到所述短期光伏功率預(yù)測(cè)模型的池化層中，對(duì)所述特征圖包含的多個(gè)通道進(jìn)行池化操作，生成所述多個(gè)通道分別對(duì)應(yīng)的通道描述符；

43、將所述多個(gè)通道分別對(duì)應(yīng)的通道描述符輸入到所述短期光伏功率預(yù)測(cè)模型的全連接層中，通過(guò)激活函數(shù)確定所述多個(gè)通道之間的相關(guān)性，確定所述多個(gè)通道分別對(duì)應(yīng)的注意力權(quán)重；

44、采用生成的所述注意力權(quán)重對(duì)輸入的所述特征圖的各個(gè)通道進(jìn)行加權(quán)，得到加權(quán)后的特征圖；

45、將加權(quán)后的特征圖輸入到所述短期光伏功率預(yù)測(cè)模型的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層中，以生成所述短期光伏功率預(yù)測(cè)結(jié)果。

46、在一種可能的實(shí)施方式中，所述預(yù)測(cè)模塊具體用于：

47、將加權(quán)后的特征圖輸入到所述短期光伏功率預(yù)測(cè)模型的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層；

48、在所述長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層中，將所述加權(quán)后的特征圖轉(zhuǎn)換為由多個(gè)時(shí)間步組成的序列；

49、確定每個(gè)時(shí)間步輸出的隱含狀態(tài)，并基于注意力機(jī)制計(jì)算每個(gè)時(shí)間步的隱含狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的注意力權(quán)重；

50、采用計(jì)算出的注意力權(quán)重，對(duì)每個(gè)時(shí)間步的隱含狀態(tài)進(jìn)行加權(quán)求和，以生成所述短期光伏功率預(yù)測(cè)結(jié)果。

51、在一種可能的實(shí)施方式中，所述預(yù)測(cè)模塊具體用于：

52、對(duì)所述特征圖包含的多個(gè)通道進(jìn)行平均池化操作，生成所述多個(gè)通道分別對(duì)應(yīng)的通道描述符。

53、在一種可能的實(shí)施方式中，所述短期光伏功率預(yù)測(cè)裝置具體還用于：

54、針對(duì)光伏功率序列種群中的光伏功率序列個(gè)體，解碼其二進(jìn)制序列得到所述光伏功率序列個(gè)體對(duì)應(yīng)的模式數(shù)和懲罰參數(shù)；

55、采用所述模式數(shù)和所述懲罰參數(shù)對(duì)所述光伏功率序列個(gè)體進(jìn)行分解，基于預(yù)設(shè)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算適應(yīng)度，得到所述光伏功率序列個(gè)體對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值；

56、比較不同光伏功率序列個(gè)體對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值，選擇適應(yīng)度值滿足預(yù)設(shè)適應(yīng)度條件的光伏功率序列個(gè)體進(jìn)行繁殖，得到目標(biāo)光伏功率序列個(gè)體；

57、解碼所述目標(biāo)光伏功率序列個(gè)體的二進(jìn)制序列，得到用于進(jìn)行變分模態(tài)分解的目標(biāo)模式數(shù)和目標(biāo)懲罰參數(shù)。

58、在一種可能的實(shí)施方式中，所述短期光伏功率預(yù)測(cè)裝置具體還用于：

59、選擇適應(yīng)度值滿足預(yù)設(shè)適應(yīng)度條件的光伏功率序列個(gè)體；

60、對(duì)適應(yīng)度值滿足預(yù)設(shè)適應(yīng)度條件的光伏功率序列個(gè)體進(jìn)行配對(duì)；

61、對(duì)配對(duì)成功的光伏功率序列個(gè)體進(jìn)行交叉操作，得到基于交叉操作生成的光伏功率序列個(gè)體；

62、對(duì)基于交叉操作生成的光伏功率序列個(gè)體進(jìn)行變異操作，得到基于變異操作生成的光伏功率序列個(gè)體；

63、判斷基于變異操作生成的光伏功率序列個(gè)體是否滿足預(yù)設(shè)終止條件；

64、若不滿足所述預(yù)設(shè)終止條件，則將基于變異操作生成的光伏功率序列個(gè)體添加至所述光伏功率序列種群中，執(zhí)行針對(duì)光伏功率序列種群中的光伏功率序列個(gè)體，解碼其二進(jìn)制序列得到所述光伏功率序列個(gè)體對(duì)應(yīng)的模式數(shù)和懲罰參數(shù)的步驟；

65、若滿足所述預(yù)設(shè)終止條件，則將基于變異操作生成的光伏功率序列個(gè)體確定為輸出的所述目標(biāo)光伏功率序列個(gè)體。

66、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種短期光伏功率預(yù)測(cè)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器，處理器；

67、所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令；

68、所述處理器執(zhí)行所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，使得所述處理器執(zhí)行如上第一方面和/或第一方面各種可能的實(shí)施方式。

69、第四方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如上第一方面和/或第一方面各種可能的實(shí)施方式。

70、第五方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上第一方面和/或第一方面各種可能的實(shí)施方式。

71、本技術(shù)實(shí)施例提供的短期光伏功率預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，通過(guò)從歷史光伏功率數(shù)據(jù)中提取與預(yù)測(cè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的光伏功率序列數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行變分模態(tài)分解，可以有效地分離出不同頻率成分的固有模態(tài)函數(shù)分量。這種分解方法不僅有助于識(shí)別和提取原始數(shù)據(jù)中的特征模式，還能夠通過(guò)精細(xì)的分解過(guò)程將噪聲與有用信號(hào)有效地分離開來(lái)，從而顯著提高預(yù)測(cè)結(jié)果的精度。通過(guò)分析這些固有模態(tài)函數(shù)分量，可以選擇出對(duì)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)最有用的目標(biāo)固有模態(tài)函數(shù)分量。這一步驟確保了模型只使用與預(yù)測(cè)相關(guān)性最高的特征，從而提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。將目標(biāo)固有模態(tài)函數(shù)分量與對(duì)應(yīng)的環(huán)境變量數(shù)據(jù)(如時(shí)間點(diǎn)、總輻照度、散射輻照度、直接輻照度、環(huán)境溫度等)一起輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的短期光伏功率預(yù)測(cè)模型中，可以充分整合歷史數(shù)據(jù)與環(huán)境條件的信息。這種結(jié)合方法使模型能夠更全面地理解和分析影響光伏功率變化的多種因素。這種結(jié)合能夠提高模型對(duì)短期光伏功率變化的響應(yīng)能力和預(yù)測(cè)精度?？傮w而言，該方法通過(guò)變分模態(tài)分解提取特征模式，并結(jié)合環(huán)境變量進(jìn)行預(yù)測(cè)，達(dá)到提高短期光伏功率預(yù)測(cè)精度的效果。