文档名：基于异构图学习的新能源出力预测模型推理方法
摘要：双碳目标背景下,具有区域特征和性能特点的新能源出力预测模型层出不穷,如何甄别利用当前存在的海量预测模型是当前实际应用中预测人员关注的问题.因此,提出了基于异构图学习的新能源出力预测模型推理方法,将新能源出力预测分为基础模型层和模型推理层.在基础模型层中,基于不同区域特征数据集对具有不同特点的预测模型进行训练.而在模型推理层,设计了"输入信息节点—输入边—模型节点—潜在联系边—预测结果"的异构图表示方法以完成异构信息的融合,并通过异构图注意力网络实现最优模型推理,从而获得精准的新能源预测结果.以中国西南某省风电场为算例对所提方法进行验证,结果表明所提方法风电预测误差低于9%,且直接迁移于无数据新建场站上的预测表现优于其他方法.
作者：杨家俊 邓星 朱克东 吴毓峰 余涛 董崇武 Author：YANGJiajun DENGXing ZHUKedong WUYufeng YUTao DONGChongwu
作者单位：华南理工大学电力学院,广州市510610国网江苏省电力有限公司南京供电分公司,南京市210008中国电力科学研究院有限公司(南京),南京市210003
刊名：电力建设 ISTICPKU
Journal：ElectricPowerConstruction
年，卷(期)：2023, 44(8)
分类号：TM743
关键词：新能源出力预测 异构图学习 模型推理 多预测模型 信息融合
Keywords：newenergypowerprediction heterogeneousgraphlearning modelinference multiplepredictionmodel informationfusion
机标分类号：TM732TP391TM614
在线出版日期：2023年8月15日
基金项目：基于异构图学习的新能源出力预测模型推理方法[
期刊论文] 电力建设--2023, 44(8)杨家俊 邓星 朱克东 吴毓峰 余涛 董崇武双碳目标背景下,具有区域特征和性能特点的新能源出力预测模型层出不穷,如何甄别利用当前存在的海量预测模型是当前实际应用中预测人员关注的问题.因此,提出了基于异构图学习的新能源出力预测模型推理方法,将新能源出力...参考文献和引证文献
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