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關鍵詞：圖機器學習 光伏預測 圖卷積 lstm dnn 

摘要：文章基于圖機器學習提出了一種面向分布式光伏電站的深度時空特征提取預測模型。首先,針對臨近區域的光伏電站進行圖建模,使用長短期記憶(long short-term memory,LSTM)模型進行時間特征抓取,使用圖卷積原理對電站空間特征進行提取。根據提取的時空特征信息以及歷史數據和臨近其他區域內光伏電站歷史發電數據,訓練光伏發電預測模型。以國內某地266個光伏電站為實驗對象,實驗結果表明基于圖機器學習的預測模型進行日前預測,預測誤差率僅為5.66%,低于其他機器學習模型預測結果。該模型針對光伏電站15min前發電預測可以捕獲當天瞬間出力變化曲線。

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