基于PatchTST-STL模型的光伏发电功率日前预测

陈嘉伦; 武晓圆; 马玉梅

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.03.06

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基于PatchTST-STL模型的光伏发电功率日前预测

更新时间：2026-04-01

- 基于PatchTST-STL模型的光伏发电功率日前预测
- Vol. 24, Issue 3, Pages: 45-51(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网冀北电力有限公司怀安县供电分公司
  2. 华北电力大学控制与计算机工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.03.06
  CLC： TM615;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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陈嘉伦, 武晓圆, 马玉梅. 基于PatchTST-STL模型的光伏发电功率日前预测[J]. 2026, 24(3): 45-51.
DOI：

陈嘉伦, 武晓圆, 马玉梅. 基于PatchTST-STL模型的光伏发电功率日前预测[J]. 2026, 24(3): 45-51. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.03.06.

摘要

光伏功率日前预测的准确性对电网的能源管理至关重要。针对光伏功率随机性及波动性大、预测精度不高的问题，文章提出一种基于PatchTST-STL模型的光伏发电功率日前预测方法。该方法通过引入时序块和季节趋势分解(seasonal and trend decomposition using loess

STL)改进Transformer的输入和架构，将每个时间步作为1个令牌(Token)改进为每个时序块(Patch)作为1个令牌，使得局部依赖关系被保留在1个令牌内，以提升局部模式捕捉能力，同时利用Transformer多头自注意力机制抽取序列长期依赖关系。考虑到光伏序列的模式复杂，采用STL对多变量光伏序列进行处理，分离出趋势、周期和残差部分，作为独立通道输入。使用灰狼优化算法(grey wolf optimizer

GWO)对模型超参数中时序块大小进行优化，以实现算法快速收敛。在澳大利亚沙漠知识太阳能中心数据集的实验结果表明，所提算法与Informer相比，平均绝对误差(mean absolute error

MAE)和均方根误差(root mean square error

RMSE)平均分别降低了36.7%和11.7%；与Transformer相比，MAE和RMSE平均分别降低了57.6%和30.9%。

Abstract

关键词

Keywords

references

Seyedali Mirjalili,Seyed Mohammad Mirjalili,Andrew Lewis.Grey Wolf Optimizer[J].Advances in Engineering Software,2014.

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