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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司安庆供电公司;国网安徽省电力有限公司岳西县供电公司;国家电网有限公司
摘要：本发明公开了一种水光出力联合概率预测方法，利用多重线性插值将数值天气预报与水文预报的预测时间步对齐，消除了数据的不一致性，从而显著提高了预测的准确性和一致性。这项技术革新能够确保预测结果更加可靠，为水光互补系统的优化运行提供了更为精准的决策支持。
主权项：1.一种水光出力联合概率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S10：采集天气预报数据、水文预报数据、历年水光出力数据并进行数据清洗和归一化处理；将天气预报中直射辐照度、散射辐照度、温度数据和水文预报中水位、降雨量、入流速率数据作为输入，利用多重线性插值进行预测时间步对齐，得到时间步相同的水文气象参数数据；S20：构建多任务学习模型分输入层、多个隐藏层、输出层三个层，输入层接受步骤S10采集到的水文气象参数数据，各个阶梯水电站、光伏电站出力预测任务作为隐藏层共享输入层的参数进行学习，输出层输出水光出力的联合概率模型；S30：构建TCN时间卷积网络，输入历史水电出力数据和预测日水电出力预测数据，捕获水光出力的时序关系，发掘输入数据中的长历史依赖关系，将其作为概率优化问题的约束条件；S40：利用步骤S20和步骤S30中基于TCN的多任务学习网络输出的k个条件分位数预测值作为输入，利用反归一化方法输出预测数据，作为QR分解算法和核密度估计方法的输入，最终输出水光出力的联合概率分布和功率区间。
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