基于iDGA-LSTM的分布式光伏出力时空协同概率预测方法OA北大核心

由于光伏出力具有较大的不确定性,高比例分布式光伏的接入将给新型电力系统的安全稳定运行带来巨大挑战,准确且可靠的分布式光伏出力预测对提升新型电力系统运行安全性具有重要意义。在此背景下,考虑分布式光伏出力的时空耦合特性和不确定性,提出一种基于改进分位数回归与动态图注意力-长短期记忆网络(iDGA-LSTM)的分布式光伏出力时空协同概率预测方法。首先,考虑广域范围内分布式光伏出力的空间相关性,构建了基于图注意力网络的分布式光伏空间相关特征提取与聚合模型;接着,针对提取得到的分布式光伏空间相关性特征,构建了基于动态图注意力-长短期记忆网络的分布式光伏时空耦合特征提取模型;然后,综合考虑分布式光伏出力的时空耦合特性,结合数值气象预报特征,构建了基于改进分位数回归的分布式光伏出力概率预测模型。最后,以某实际分布式光伏数据为例对所提预测方法进行验证,算例分析结果表明,所提方法有效提高了分布式光伏出力预测的可靠性与精准性,能够为不同风险水平下的电力系统运行提供参考。