| 基于过采样和随机森林的高压隔离开关发热故障诊断 |
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| 作者姓名： | 龚泽威一 曹占国 周帅 杨芳 帅春燕 骆钊 欧阳鑫 |
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| 作者单位： | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 |
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| 基金项目： | 国家电网公司总部科技项目（4000-202122070A-0-0-00） |
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| 摘 要： | 云团运动的不确定性使得光伏系统输出功率较难准确估计，从而影响新能源并网的可靠性和经济性。为了有效利用卫星的云观测数据，提出了基于云图特征的超短期光伏发电功率预测模型。利用卷积神经网络对卫星云图进行特征提取，且和通过相关性分析后的4种气象特征进行融合，作为光伏发电功率预测模型输入。在此基础上，通过卷积神经网络解析这些特征之间的空间联系，并使用长短期记忆网络实现对光伏输出功率的时间序列预测。此外，考虑到一个自然日中不同时段数据对预测影响不同，引入多头注意力机制来确定关键时间点与关键特征，由此进一步提高所提模型精度。使用光伏电站实际数据以及对应的卫星云图和天气数据，对所提模型的预测效果进行验证。算例分析结果表明，该模型预测精度高且时效性好，特别对于正午辐照较大以及云团运动波动剧烈的时段，模型仍能保证较高的预测精度。
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| 关 键 词： | 光伏功率预测 云图特征 长短期记忆网络 卷积神经网络 注意力机制 |
The Thermal Fault Detection of High Voltage Disconnectors Based on Oversampling and Random Forest |
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| Authors: | GONG Zeweiyi CAO Zhanguo ZHOU Shuai YANG Fang SHUAI Chunyan LUO Zhao OUYANG Xin |
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| Affiliation: | State Grid Hubei Electric Power Research Institute |
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