[發明專利]基于Transformer模型的光伏功率預測方法

有效

• 申請號: 202110161723.X
• 申請日: 2021-02-05
• 公開（公告）號: CN112991090B
• 公開（公告）日: 2023-10-20
• 發明（設計）人: 沈艷霞;沈俊豪;趙芝璞
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06Q10/04;G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/0455
• 代理公司: 無錫華源專利商標事務所(普通合伙) 32228
• 代理人: 崔婕

本發明公開了基于Transformer模型的光伏功率預測方法，涉及光伏電力技術領域，包括基于Transformer模型構建光伏功率預測模型，光伏功率預測模型包括卷積層、位置編碼層、編碼器組、解碼器組和激活輸出層；獲取歷史數據輸入卷積層和位置編碼層計算后輸送至編碼器組中，編碼器組計算數據并輸送至解碼器組中；獲取當前環境數據輸入光伏功率預測模型的卷積層和位置編碼層計算數據并輸送至解碼器組中，解碼器組得到初始目標數據輸送至激活輸出層；將激活輸出層的輸出作為當前功率數據，通過研究歷史數據和當前數據決定光伏并網的接入功率，有利于決定電網的運行方式，實現不同能源發電的協調控制。

技術領域

本發明涉及光伏電力技術領域，尤其是一種基于Transformer模型的光伏功率預測方法。

背景技術

光伏發電是一種利用太陽電池半導體材料的光伏效應，將太陽光輻射能直接轉換成電能的一種新型發電方式，通過預測光伏功率能夠判斷何時將光伏進行并網輸入，實現能源利用的效益最大化，但由于光伏功率受到多種環境因素的影響，這些環境因素包括輻照度、溫度、濕度等，因此目前光伏功率的預測都不夠準確，對于何時將光伏進行并網接入的時機選擇也會十分困難，造成能源浪費。

發明內容

本發明人針對上述問題及技術需求，提出了一種基于Transformer模型的光伏功率預測方法，本發明的技術方案如下：

一種基于Transformer模型的光伏功率預測方法，所述方法包括：

基于Transformer模型構建光伏功率預測模型，所述光伏功率預測模型包括卷積層、位置編碼層、編碼器組、解碼器組和激活輸出層，所述位置編碼層對輸入到所述位置編碼層的數據進行位置編碼，所述卷積層統一輸入到所述卷積層的數據的維度；

獲取歷史數據輸入所述光伏功率預測模型的卷積層和位置編碼層、通過所述卷積層和所述位置編碼層的輸出相加后得到第一歷史初始數據并輸送至所述編碼器組中，所述編碼器組計算所述第一歷史初始數據得到第二歷史初始數據輸送至所述解碼器組中，所述歷史數據為待預測日之前的預定天數內的每一天的歷史環境數據和對應的歷史功率數據；

獲取當前環境數據輸入所述光伏功率預測模型的卷積層和位置編碼層、通過所述卷積層和所述位置編碼層的輸出相加后得到第一當前初始數據并輸送至所述解碼器組中，所述解碼器組根據第一當前初始數據和所述第二歷史初始數據得到初始目標數據輸送至所述激活輸出層，所述當前環境數據為待預測日的環境數據；

將所述激活輸出層的輸出作為待預測日的當前功率數據。

其進一步的技術方案為，所述編碼器組包括多個依次串聯連接的編碼器，所述編碼器組中的第一編碼器獲取第一歷史初始數據、最后一個編碼器輸出第二歷史初始數據；

每個所述編碼器包括從輸入到輸出依次連接的第一層歸一化層、第一多頭注意力層、第二層歸一化層和第一前饋神經網絡層，第一層歸一化層的輸入數據還輸入到所述第二層歸一化層，所述第二層歸一化層的輸入數據還與第一前饋神經網絡層的輸出數據一起作為所述編碼器的輸出。

其進一步的技術方案為，所述解碼器組包括多個依次串聯連接的解碼器，所述解碼器組中的第一解碼器獲取第一當前初始數據、最后一個解碼器輸出初始目標數據，每個所述解碼器包括三個層歸一化層、兩個多頭注意力層和第二前饋神經網絡層；

每個所述解碼器包括從輸入到輸出依次連接的第三層歸一化層、第二多頭注意力層、第四層歸一化層、第三多頭注意力層、第五層歸一化層和第二前饋神經網絡層，第三層歸一化層的輸入數據還輸入到所述第四層歸一化層，所述第三多頭注意力層獲取所述第四層歸一化層的輸出數據和所述編碼器組的輸出數據，所述第四層歸一化層的輸入數據還輸入到所述第五層歸一化層，所述第五層歸一化層的輸入數據還與第二前饋神經網絡層的輸出數據一起作為所述解碼器的輸出。