基本信息:
- 专利标题： 一种基于Copula函数的光伏发电功率预测方法
- 申请号：CN202410031225.7 申请日：2024-01-09
- 公开(公告)号：CN117875492A 公开(公告)日：2024-04-12
- 发明人： 胡克用 , 傅哲毅 , 郎春元 , 陶琴 , 王振 , 王奔
- 申请人： 杭州师范大学
- 申请人地址： 浙江省杭州市余杭区余杭塘路2318号
- 专利权人： 杭州师范大学
- 当前专利权人： 杭州师范大学
- 当前专利权人地址： 浙江省杭州市余杭区余杭塘路2318号
- 代理机构： 杭州君度专利代理事务所
- 代理人： 陈炜
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; H02J3/00 ; G06Q50/06 ; G06N3/0464 ; G06N3/045 ; G06F18/22 ; G06F18/214
摘要：
本发明公开了一种基于Copula函数的光伏发电功率预测方法；用的算法不能全面地衡量光伏发电和气象因子之间的非线性和趋势相关性。本发明提供了一种基于Copula函数的CNN‑Transformer光伏发电功率预测的方法，用于衡量气象变量和光伏发电之间的非线性关系和趋势相关性，从而挑选出高相关性的气象因子，减少了模型的训练量。同时，本发明将数据分别通过卷积神经网络和自注意力模块，以分别捕捉短期和长期的依赖关系。CNN能够有效降低网络训练参数，减少模型训练时间，识别重要特征与发电功率的内在联系，自注意力模块直接关注到序列中的任何位置，可以分析时序数据中内部信息的关系。