【摘 要】
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云是影响太阳直接辐射变化的主要因素，由于各类云的透光率不同，导致到达光伏电站的太阳辐射会随之产生波动。为解决各类云遮挡下的光伏发电功率波动大、预测模型个数多的问题，提出了一种基于卫星云图和数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测模型。首先，基于待测场站上方的历史云图，采用Farneback光流法预测出云图；然后，根据卫星云分类标签数据建立各类云的样本库，利用数据集蒸馏算法训练样本库得到云类判别图，将预测
【基金项目】
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北京信息科技大学“勤信人才”培育计划（QXTCP C202107）；
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云是影响太阳直接辐射变化的主要因素，由于各类云的透光率不同，导致到达光伏电站的太阳辐射会随之产生波动。为解决各类云遮挡下的光伏发电功率波动大、预测模型个数多的问题，提出了一种基于卫星云图和数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测模型。首先，基于待测场站上方的历史云图，采用Farneback光流法预测出云图；然后，根据卫星云分类标签数据建立各类云的样本库，利用数据集蒸馏算法训练样本库得到云类判别图，将预测云图与云类判别图匹配计算，获得云类聚合匹配特征；最后，利用上述特征、云量特征以及数值天气预报数据建立长短期记忆网络模型，对光伏发电功率进行超短期预测。利用某光伏电站数据进行验证，结果显示，本文所提模型能准确描述云层的各项特征，有效提升光伏功率预测精度。
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