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作者：王媛媛;尹有鹏;籍宏震;张立志;曹成军;叶宇轩;
单位：长沙理工大学电网防灾减灾全国重点实验室;国网湖南超高压变电公司;
摘要：整县光伏政策促使小容量屋顶光伏急剧增长，实现屋顶分布式光伏超短期发电功率的准确预测是分析海量细粒户用光伏电站对电力系统影响的前提。然而，屋顶分布式光伏在原有波动性的基础上存在小容量、分散式、离线式经营的特点，同时缺乏准确的气象数据，使得光伏功率预测异常复杂。为此，文章在有限数据下纵向地从光伏系统历史功率数据中搜索相似样本，横向地收集相邻分布式光伏发电用户功率数据，实现双向数据扩充，在一定程度上克服了光伏发电预测对于一些关键输入特征的依赖；在此基础上借助LSTNet(Long-and Short-term Time-series Network)神经网络的短期局部特征捕捉、长期时序信息强化、周期线性成分提取功能实现光伏功率预测。实验结果表明，在缺乏重要辐照数据的情况下，所提模型仍具有较好的预测精度。
关键词：整县光伏;;光伏发电;;短期功率预测;;双向数据扩充;;神经网络
基金资助：国家自然科学基金项目（52177069）;; 湖南省研究生科研创新项目（QL20220198）
