找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
基于GPT的超短期分布式光伏发电功率预测方法
An Ultra-Short-Term Distributed Photovoltaic Power Forecasting Method Based on GPT
Hengqi Zhang · Jie Yang · Siyuan Fan · Hua Geng 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
随着大量分布式光伏电站并网，提升发电功率预测精度对电力系统安全经济运行具有重要意义。针对现有方法在数据稀缺与随机波动方面的挑战，本文提出一种基于生成式预训练Transformer（GPT）的超短期分布式光伏功率预测方法。通过生成多空间分辨率的虚拟光伏功率数据，预训练Transformer模型，并利用少量实测数据进行微调。注意力机制通过预训练学习历史数据中的相关性，微调实现新电站的轻量化部署与高精度预测。实验结果表明，所提方法在仅1个月实测数据下，相比LSTM、线性模型和Transformer模型...
解读: 该基于GPT的超短期光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。可直接集成至SG系列光伏逆变器的智能诊断系统，通过少量实测数据实现新建电站的快速部署与高精度预测，相比传统LSTM方法RMSE降低37.22%。该技术可优化PowerTitan储能系统的充放电策略，提升...
基于气泡熵融合与SCAD正则化的鲁棒模糊认知图在光伏发电预测中的应用
Learning a Robust Fuzzy Cognitive Map Based on Bubble Entropy Fusion With SCAD Regularization for Solar Power Generation
Shoujiang Li · Jianzhou Wang · Hui Zhang · Yong Liang · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年2月
精确可靠的光伏功率预测对智能电网的经济调度与稳定运行至关重要。针对太阳能固有的间歇性、非平稳性和随机性导致现有方法难以满足高精度预测需求的问题，本文提出一种结合气泡熵与平滑截断绝对偏差（SCAD）正则化的模糊认知图（FCM）预测方法（BesFCM）。该方法利用气泡熵融合两种模态分解技术以增强光伏数据特征的稳定性与判别性，构建融合模糊逻辑、神经网络与专家系统的FCM模型，并引入高阶SCAD正则化学习机制抑制过拟合，提升模型鲁棒性与泛化能力。实验结果表明，该方法在比利时多区域、多采样间隔的光伏数据集...
解读: 该鲁棒模糊认知图预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。其气泡熵融合与SCAD正则化方法可显著提升光伏功率预测精度，直接优化SG系列逆变器的MPPT算法和功率预测模块。在储能侧，精准的发电预测能改进ST系列储能变流器的充放电策略，降低备用容...
预算约束下的协作式可再生能源预测市场
Budget-Constrained Collaborative Renewable Energy Forecasting Market
Carla Gonçalves · Ricardo J. Bessa · Tiago Teixeira · João Vinagre · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
准确的可再生能源发电功率预测对提升电力系统中可再生能源容量及实现可持续发展目标至关重要。本文强调将去中心化的时空数据融入预测模型的重要性，并针对数据分散所有权带来的挑战，提出促进数据共享的激励机制。主要贡献包括：a）通过比较分析推荐高效且可解释的样条LASSO回归模型；b）设计数据与分析市场中的 bidding 机制，确保数据提供者获得公平补偿，并支持买卖双方表达价格诉求。此外，提出一种结合价格约束、避免冗余特征分配的时间序列预测激励机制。实验结果表明，所提方法显著提升了预测精度，风力发电数据的...
解读: 该研究的可再生能源预测市场机制对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。首先，高精度的时空预测模型可直接应用于PowerTitan储能系统的调度优化，提升储充策略的经济性。其次，样条LASSO回归方法可集成到iSolarCloud平台，为分布式光伏电站和储能系统提供更准确的发电/负荷预测。通过数...