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基于Attention-TCN-LSTM混合模型的短期光伏功率区间预测方法
发明专利未知
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5权利要求 · 3 独立
§ Ⅰ
卷宗概要
发明人
张炜; 高尚兵; 彭伟; 巩燕燕; 时标; 贾伟; 高卫恒; 吴旭; 王磊; 李玉龙; 刘丽; 吕福云; 杨明芳; 李飞艳; 尚雷; 童红东
申请日
Jul 28, 2026
公开日
Oct 20, 2026
IPC 分类
H02J 3/00 (2026.01)H02J 3/38 (2026.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0442 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/0985 (2023.01)G06N 3/006 (2023.01)G06F 18/213 (2023.01)G06F 18/214 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)H02J 101/24 (2026.01)H02J 103/50 (2026.01)G06F 123/02 (2023.01)
本发明公开了一种基于Attention‑TCN‑LSTM混合模型的短期光伏功率区间预测方法，包括：采集历史光伏输出序列和历史气象序列并构建样本集；构建包括LSTM分支和Attention‑TCN分支的混合预测模型；采用PSO对模型超参数进行寻优；基于最优超参数训练短期光伏功率点预测模型；采用Bootstrap自举法计算模型方差和噪声方差，并构造给定置信水平下的短期光伏功率预测区间。本发明能够提高短期光伏功率预测的准确性和可靠性，从而为光伏电站运行管理、配电网调度和运行风险评估提供预测依据。