考虑数据缺失的短期光伏功率预测模型

摘要

准确的光伏功率预测对于现代电力系统的可靠性至关重要。由于传感器、通信系统或数据库系统的各种故障，历史和在线监测数据可能并不总是完整的。数据缺失会严重降低光伏功率预测模型的性能。为解决这一问题，提出一种具有缺失数据重建功能的短期光伏功率预测模型。首先通过位置编码自编码器完成缺失数据重建，然后通过残差网络和Autoformer的混合模型ResAutoformer进行功率预测。基于某光伏场站数据集的实验验证结果表明：与其他基准方法相比，所提出的模型在不同预测步长、不同数据缺失率下能够实现更高精度的预测。

关键词

光伏功率预测 / 缺失数据重建 / 自编码器 / 残差网络 / Autoformer

基金资助

河北省高等学校科学技术研究项目资助（CXY2023001）; 中央高校基本科研业务费资助项目（2023JG005）; 国家能源集团科技项目资助（GINY-21-98）