基于DDTW聚类和SK TCN-GC BiGRU的分布式光伏短期功率预测

段　宏; 郭成; 孙海东; 王嵩岭

doi:10.20204/j.sp.2025.04009

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基于DDTW聚类和SK TCN-GC BiGRU的分布式光伏短期功率预测

数据驱动的预测与安全防护 | 更新时间：2025-10-22

- 基于DDTW聚类和SK TCN-GC BiGRU的分布式光伏短期功率预测
- Short-term Power Prediction for Distributed Photovoltaic Systems Based on DDTW Clustering and SK TCN-GC BiGRU Network
- 智慧电力 2025年53卷第4期页码：71-80
- 作者机构：
  
  1. 昆明理工大学机电工程学院,云南,昆明,650500
  2. 昆明理工大学电力工程学院,云南,昆明,650500
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（52367002）
- DOI：10.20204/j.sp.2025.04009
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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段　宏,郭成,孙海东,王嵩岭.基于DDTW聚类和SK TCN-GC BiGRU的分布式光伏短期功率预测[J].智慧电力,2025,53(4):71-80.

doi:10.20204/j.sp.2025.04009
段　宏,郭成,孙海东,王嵩岭.基于DDTW聚类和SK TCN-GC BiGRU的分布式光伏短期功率预测[J].智慧电力,2025,53(4):71-80. DOI： 10.20204/j.sp.2025.04009.

doi:10.20204/j.sp.2025.04009 DOI：

摘要

针对分布式光伏短期功率的准确预测问题，提出了一种基于导数动态时间规整算法（DDTW）聚类和复合注意力预测网络（SK TCN-GC BiGRU）的短期光伏功率预测方法。首先，应用DDTW对历史数据进行相似日分析以构建针对性的训练集。其次，结合选择性内核网络（SKNet）和全局上下文模块（GC Block）优化TCN与BiGRU模型，分别增强提取多尺度特征和全局信息的能力。仿真结果验证了所提模型的优越性，尤其在气象条件数据波动较大的情况下，表现出较强的鲁棒性。

Abstract

To address the issues of accurate short-term power prediction for distributed photovoltaic （PV） systems， this paper proposes a hybrid method integrating derivative dynamic time warping （DDTW） clustering and a composite attention prediction network （SK TCN-GC BiGRU）. First， DDTW is applied to historical data for similarity day analysis， constructing targeted training sets. Second， the temporal convolutional network （TCN） and bidirectional gated recurrent unit （BiGRU） are optimized by combining a selective kernel network （SKNet） and a global context block （GC Block）， enhancing their capabilities in extracting multi-scale features and global contextual information. Simulation results validate the superiority of the proposed model， demonstrating strong robustness under significant meteorological data fluctuations.

关键词

Keywords

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