混合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的短期光伏功率預測

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摘 要：為了能從大量歷史光伏發(fā)電數(shù)據(jù)中提取出有效的時序特征以及在非歐幾里得域中的關(guān)聯(lián)，建立了基于混合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的短期光伏功率預測模型。該模型首先通過最鄰近分類算法生成氣象及出力數(shù)據(jù)的最鄰近圖，再將其結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為編碼器對氣象及出力數(shù)據(jù)進行編碼形成時間序列，最后通過門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)以及全連接層解碼輸出光伏功率預測結(jié)果。（剩余15971字）