基于注意力机制的CNN-BiGRU短期光伏发电功率预测

来源：计算机测量与控制杂志2022年第6期北京时间：

作者：梁宏涛,王 莹,刘红菊,郭超男

单位：青岛科技大学信息科学技术学院 山东 青岛 266061

摘要：精确的光伏发电短期预测在微电网智能能源管理系统中起着至关重要的作用；文章提出一种基于注意力机制的CNN-BiGRU短期光伏发电功率预测模型；其核心思想是通过CNN提取光伏数据的空间特征,把CNN提取的这些空间特征送入到BiGRU神经网络中,利用BiGRU模型捕捉光伏时序数据集的双向信息流,学习光伏特征的动态变化规律,引入Attention机制为CNN-BiGRU的隐藏层输出赋予权重,减少因时序过长造成的信息丢失,并且突出强相关特征的影响,减少弱相关特征的影响。在美国俄勒冈州本德市公开数据集上做了验证,并与BP神经网络、GRU、BiGRU、基于Attention机制的BiLSTM以及基于Attention机制的BiGRU进行对比,实验结果表明所提模型在预测精度上更有优越性。

关键词：光伏出力;Attention机制;CNN;BiGRU;短期预测

基金资助：国家自然科学基金(61973180)；山东省产教融合研究生联合培养示范基地项目(2020-19)