准确的短期太阳能和风电预测在电力系统的规划和运营中起着重要作用。然而，由于局部天气条件，由于局部天气条件，因此，可再生能源的短期功率预测始终被认为是复杂的回归问题，而输出能力的波动和动态变化规律，即时空相关性。为了同时捕获时空特征，本文提出了一种新的基于图的神经网络的短期功率预测方法，它结合了图形卷积网络（GCN）和长短期内存（LSTM）。具体地，GCN用于学习相邻可再生能量之间的复杂空间相关性，并且LSTM用于学习功率曲线的动态变化。仿真结果表明，该拟议的混合方法可以模拟可再生能源的时空相关性，其性能优于现实世界数据集上的流行基线。
translated by 谷歌翻译