一种次日光伏发电预测方法及系统

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1.一种次日光伏发电预测方法，其特征在于，包括下述步骤：1)收集长期的光伏发电过程中的发电功率数据，以及实测气象数据，并合并进行预处理作为实测数据，同时收集长期的数值气象预测数据并进行预处理以得到数据集；2)划分数据集；将数据集划分为若干个训练集域，一个验证数据集，与一个测试数据集；3)构建主干编码网络模型；使用主干编码网络对实测数据、数值气象预测数据分别进行编码、季节性分解，并进行次日光伏发电预测；同时，施加季节正则化操作，以修正数值气象预测数据的系统性误差；4)对不同域内的样本分别进行编码和预测；计算不同域的气象表征之间的差值，作为域间距离损失函数；5)计算总和损失函数，进行域泛化迁移学习训练；步骤2)具体内容为：取最新的一个月数据作为测试数据集，次新的一个月数据作为验证数据集，其余的数据作为训练数据集，训练集中，每6周划分为一个域，共计划分为若干个域；步骤3)具体内容为：设定主干编码网络模型的输入数据为过往天的实测数据与数值气象预测数据，以及次日的数值气象预测数据，过往/>天的实测数据记为，其中/>表示前第/>天的实测数据，/>是一天内的数据长度，/>是实测数据特征数，过往/>天的数值气象预测数据记为/>，其中表示前第/>天的数值气象预测数据，/>是数值气象预测数据特征数，次日的数值气象预测数据表示为，以上角标/>和/>分别代表数值气象预测数据特征与实测数据特征，且/>代表实数域；主干编码网络模型采用双向LSTM网络作为编码网络；编码网络由2层双向LSTM层堆叠而成，对每层LSTM的输出施加LeakyReLU激活函数和批归一化操作，采用实测数据编码器对实测数据进行编码，其操作记为；采用数值气象预测数据编码器对数值气象预测数据进行编码，其操作记为/>；得到/>天历史实测数据编码/>，前一日实测数据编码/>，/>天历史数值气象预测数据编码/>，前一日数值气象预测数据编码，以及次日数值气象预测数据编码/>如下所示：
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，令编码器的输出维度为，则历史实测数据编码和历史数值气象预测数据编码表示为，其中表示最近第/>天的实测数据编码，/>表示最近第/>天的数值气象预测数据编码，/>；计算实测数据编码和数值气象预测数据编码的/>天编码均值/>和/>如下：
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，以前一日的实测数据编码和数值气象预测数据编码减去天编码均值，得到实测数据波动编码和数值气象预测数据波动编码/>如下：
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，计算两个波动编码之间的分布距离作为季节正则化项：
，其中代表MMD损失函数，上述操作的目的是控制实测数据波动编码和数值气象预测数据波动编码之间的分布距离，以消除数值气象预测数据系统误差；构建光伏气象编码，并进行次日光伏预测/>的操作为：
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，其中为两层深度神经网络的前向运算，/>是向量拼接操作；若实际次日光伏预测值为/>，则训练过程中，预测损失函数/>为：
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