跟着全球规模内光伏装机容量的延续快速增加，光伏发电易受多种景象形象身分影响所表示出的显著间歇性与高度随机性，对其并入电网从而影响电力系统不变性的环境日趋凸显，成为亟待解决的要害问题。是以，切确猜测光伏发电的输出能力，不但是电力出产高效计划与资本公道分派的条件，也是确保夹杂电力系统整体靠得住性、优化电网调剂策略和保护电网不变运行不成或缺的要害环节。

近日，中国科学院青岛生物能源与进程研究所泛能源年夜数据与计谋研究中间初次将光伏物理建模要害步调生成的中心变量作为输入的一部门以进行数据加强，提出了一个基在Transformer的全新模子——并行时候特点信息提取收集PTFNet。相干研究功效颁发在《利用能源》。

PTFNet模子操纵基在卷积交互布局的时候依靠提取模块和基在自留意力机制的特点间依靠提取模块，用在拟合输入数据的时候特征和特点间联系关系特征，并经由过程多条理的堆叠实现对信息的深层提取。提取的时候依靠和特点间依靠用在进行终究的猜测。

尝试成果注解，PTFNet模子获得了最好的整体猜测能力，在15分钟级此外数据上，该模子对将来36h光伏发电出力猜测的均方根误差下降9.1%-26.8%，决议系数到达0.93。另外，该模子猜测成果在电网运营商所需要的正确性指标为92.82%，跨越其他同类模子。

本研究经由过程奇妙融会天然科学研究范式和人工智能研究范式成立了传感器丈量特点，增强了景象形象预告特点与光伏功率特点之间的深度联系关系，实现了对多源数据的充实操纵，显著晋升了光伏功率猜测的正确性，对人工智能从非注释性研究向可注释性研究前进意义深远。

该工作由青岛能源所泛能源年夜数据与计谋研究中间主任田亚峻研究员主持完成，获得了山东能源研究院、山东省天然科学开云体育app基金、青岛博士后帮助项目和中国工程院院地合作项目标撑持。

论文相干信息：https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.123825

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