RENGONGZHINENG2024年第11期/数字技术与应用
人工智能RENGONGZHINENG
基于人工智能的分布式光伏发电集群数据预测分析
■丛凯李国韩莉任心钰
伴随着全球能源需求的持续增长，可再生能源的战。深度学习算法具有处理非线性、高维数据的能力，
重要性日益凸显。分布式光伏发电作为将太阳能转化能够从海量数据中挖掘出有用的信息，在分布式光伏
为电能的重要方式，因其环保、节能、分布广泛和低发电集群的数据预测中发挥重要作用，主要体现在以
污染等特点，正逐渐成为电力系统的关键组成部分。下几个方面：一是卷积神经网络（CNN），通过其强
然而，由于分布式光伏发电受天气、光照强度和时间大的特征提取能力，自动从海量的历史数据中学习并
等自然因素影响，其发电特性存在不确定性，这使得识别出与光伏发电状态相关的关键特征，如光照强
对分布式光伏发电集群的预测和管理将面临更高的挑度、温度、湿度、风速等环境因素，或光伏发电设备
战。因此，如何有效地预测和管理分布式光伏发电集的运行状态、维护历史等内部因素；二是循环神经网
群的输出，已成为当前亟待解决的重要问题。本文旨络（RNN），它适用于处理具有时间序列性质的数据，
在运用先进的人工智能技术，对分布式光伏发电集群如光伏发电集群的实时数据，能够捕捉到数据序列中
的数据进行有效预测。人工智能技术的不断发展，将的长期依赖关系，这对于预测未来光伏发电状态非常
有助于更好地处理大规模、高复杂度的分布式光伏发重要；三是长短时记忆网络（LSTM），它能够更好地
电集群数据，提高预测模型的自适应性和泛化能力，处理由于时间推移而产生的复杂模式和趋势，并通过
数据预测也将变得更加精确和智能，为分布式光伏发其特有的“门机制”来控制信息的输入和输出，使其
电的可持续发展奠定基础。能够适应复杂、动态的环境变化。
（二）模糊逻辑算法
一、人工智能技术的应用分布式光伏发电具有分布广泛、灵活度高等特点，
人工智能技术在分布式光伏发电集群数据预测中但由于受到天气、环境、日照强度等多种因素的影响，
的应用，主要依赖于深度学习、模糊逻辑、遗传算法等其发电数据具有很大的不确定性。模糊逻辑算法是一
高级算法，这些算法从海量的数据中不断学习和自我调种基于模糊集合理论处理不确定性的方法，适用于处
整，以更高的精度和效率执行任务。鉴于光伏发电系统理具有模糊性和随机性的数据，并通过将输入值映射
存在的间歇性和波动性问题，其发电效率经常受到制约，到模糊集合上，利用模糊推理机制进行决策。这种算
因此，结合人工智能算法的应用，为解决分布式光伏发法在处理分布式光伏发电集群数据预测时，不仅能够
电集群数据预测提供了新的思路。这些算法通过构建有效地处理各种不确定性和噪声数据，如处理天气、
高度复杂的神经网络模型，全面吸收历史数据并预测未环境、设备等各种类型的干扰因素，还能够通过模糊
来趋势，例如，基于Spearman相关性分析和Kmeans++集合理论，准确地描述数据分布和变化趋势，从而提
聚类以及支持向量回归（SVR）的混合光伏功率预测模高预测精度。
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型、改进野狗算法优化GRU神经网络的预测模型、（三）遗传算法
基于混合图神经网络以门控循环网络的GraphSAGE-基于历史数据和经验公式的传统预测方法在处理