使用时空图形神经网络来估计整个车队的光伏性能退化模式
Yangxin Fan1, Raymond Wieser2, Xuanji Yu2
1Department of Computer and Data Sciences, Case Western Reserve University, Cleveland, Ohio, United States of America.
精确的光伏 (PV) 系统性能估计至关重要. 一种新的图形深度学习方法,PV-stGNN-PLR,通过分析衰老和波动组件,改善了对光伏车队的性能损失率 (PLR) 估计.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 机器学习应用 机器学习应用
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 精确的光伏 (PV) 系统性能评估对于经济可行性和可行性至关重要.
- 对大型光伏车队来说,估计性能损失率 (PLR) 是一个关键的挑战,影响了等级能源成本 (LCOE) 的计算.
- 对于PLR估计的传统统计方法有局限性,包括依赖用户的专业知识,无法利用空间连贯性,并假设线性退化.
研究的目的:
- 开发一种新的方法,用于在光伏系统中准确和可解释的车队级PLR估计.
- 克服PLR估计中的传统统计模型的局限性.
- 为了提高光伏系统数据的空间和时间连贯性,以改善降解分析.
主要方法:
- 提出了一个空间时间图神经网络用于车队级PLR估计 (PV-stGNN-PLR).
- 用图表深度学习将光伏功率时间序列数据分解为衰老和波动组件.
- 在损失函数中实现平坦度和光滑度规范化,以分离老化和波动元件.
主要成果:
- 在估计PLR降解模式方面,PV-stGNN-PLR表现出卓越的性能.
- 与最先进的方法相比,平均绝对百分比误差 (MAPE) 平均减少了33.9%.
- 与最先进的方法相比,欧几里德距离 (ED) 平均减少了35.1%.
结论:
- 拟议的PV-stGNN-PLR方法为光伏系统的车队级PLR估计提供了显著的进步.
- 该方法有效地利用空间和时间的连贯性来进行更准确的降解分析.
- 这种方法通过实时监控为光伏用户提供了好处,并通过产品改进为制造商提供了好处.
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