基于动态关联表征与图网络建模的分布式光伏超短期功率预测

现有方法忽略了分布式光伏时空关联性的动态变化，难以有效利用时空特征信息提升功率预测精度。考虑到分布式光伏出力的强波动特性与分布式光伏集群强时空关联性，提出一种基于时空关联动态表征与图卷积网络建模的分布式光伏超短期功率预测方法。首先,将各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的多个波动模态分量。然后，考虑到分布式光伏场站间时空关联性动态变化，利用数据驱动方式提取各类波动模态分量表征的各分布式光伏间深层次时空关联关系，并构建由各波动模态分量表征的多个动态时空图结构。在此基础上，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同模态下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取区域分布式光伏总功率。最后，基于真实分布式光伏出力数据验证了所提方法的优越性。