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基于Kolmogorov-Arnold网络与timeGAN混合架构并结合考虑运行机制的数据增强的可解释光伏功率建模
Interpretable photovoltaic power modeling via Kolmogorov-Arnold network and timeGAN hybrid architecture with regime-aware data augmentation
Yuqiao Pan · Zhaocai Wang · Zuowen Tan · Zhihua Zhu · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.302
摘要 光伏（PV）发电的波动性和随机性为其大规模并入电力系统带来了显著挑战，限制了太阳能作为一种清洁能源的充分开发利用。为解决这一问题，本研究提出了一种混合建模框架，协同融合数据预处理、特征扩展与先进的深度学习架构。首先，采用集成变分自编码器（VAE）进行特征选择与降维，并对数据进行季节性和昼夜模式划分；随后，利用 Ordering Points to Identify the Clustering Structure（OPTICS）算法识别内在的运行机制（regime），并通过TimeGAN生...
解读: 该Transformer-KAN混合架构对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过VAE特征降维与TimeGAN数据增强,可显著提升光伏功率预测精度(RMSE降低29.51%),优化MPPT算法动态响应。regime-aware聚类识别可增强ST系列储能PCS的充...