一种基于卫星图像与时间序列多模态学习的鲁棒光伏功率预测方法

A Robust Photovoltaic Power Forecasting Method Based on Multimodal Learning Using Satellite Images and Time Series

Kai Wang · Shuo Shan · Weijing Dou · Haikun Wei 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月

超短期光伏功率预测对提升电网稳定性具有重要意义。现有基于卫星图像的方法多依赖像素级预测，效率低且冗余，而深度学习模型难以建立大尺度云特征与光伏发电之间的关联。本文提出一种端到端的多模态学习模型，直接融合卫星图像与时间序列实现多步光伏功率预测。采用ConvLSTM-RICNN编码感兴趣区域内的云层动态特征，并提出DCCA-LF融合策略，将深度典型相关分析引入晚期融合以增强跨模态特征对齐，有效抑制噪声与缺失数据影响。基于澳大利亚Alice Springs地区BP Solar与Himawari-8卫星...

解读: 该多模态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。其超短期预测能力可直接集成至SG系列光伏逆变器的智能诊断系统，通过卫星云图与历史数据融合实现15分钟至4小时功率预测，为MPPT算法提供前瞻性优化依据。对于PowerTitan储能系统，该技术可优化充放电策略制定，...