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基于MTGNN的多元气象信息多步长预测研究
引用本文:李俊伟,朱涛,潘堋,闫文棋.基于MTGNN的多元气象信息多步长预测研究[J].水利水电技术,2023(S2):133-140.
作者姓名:李俊伟  朱涛  潘堋  闫文棋
作者单位:云南电网有限责任公司昆明供电局
摘    要:气象数据是光伏出力预测的重要依据,气象数据的质量对预测的准确性至关重要。但某些分布式光伏系统缺乏数值天气预报,难以得到准确的气象信息预测。针对这一问题,提出一种基于多元时间序列图神经网络(multivariate time series graph neural networks, MTGNN)的多元气象信息多步长预测方法,将多个种类的气象信息当作多元时间序列处理,每一类气象信息视作图的一个节点,利用图卷积模块负责将节点的信息与其邻居的信息融合,以处理空间依赖关系;利用时域卷积模块负责提取时间特征,最终实现多步长预测。最后利用某地气象装置采集的数据进行仿真验证,结果表明MTGNN的预测精度和稳定性相比于传统LSTM模型均有显著提高。

关 键 词:分布式光伏发电  气象预测  图卷积网络  时域卷积  时间序列
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