异构动态数据环境下分布式光伏在线增量概率功率预测

Online incremental probability power prediction for distributed PVs in heterogeneous and dynamic data environments

Le Zhang · Ziyu Chen · Jizhong Zhu · Kaixin Lin 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394

摘要 数据共享是提升小样本条件下分布式光伏发电功率数据驱动模型预测精度的标准解决方案。然而在实际应用中，由于数据的去中心化所有权以及复杂多变的外部环境，该方案面临数据隐私、数据异构性以及动态数据学习等方面的挑战。为应对这些挑战，本文提出一种基于贝叶斯随机配置网络（BSCN）与个性化联邦学习（PFL）的增量式概率预测方法。具体而言，采用随机配置网络——一种新兴的单隐层无迭代神经网络——快速构建功率预测模型；为获得后验分布并确定概率输出，引入贝叶斯推断对SCN的输出参数进行评估。针对小样本和异构数据...

解读: 该分布式光伏概率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及SG系列逆变器具有重要应用价值。其联邦学习框架可保护多业主数据隐私,增量学习策略适配动态环境,可显著提升小样本场景下的功率预测精度。技术可集成至iSolarCloud平台,优化分布式光伏集群的预测性维护与功率调度;结合SG逆变器M...