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本发明公开了一种基于混合模型的超短期太阳辐照度预测方法及系统。所述方法包括：采集历史太阳史辐照度和气象参数数据，构造历史辐射序列；利用滑动变分模态分解模型对历史辐射序列的时序特征进行解耦，并利用自适应图卷积网络获取历史辐射序列间的依赖关系，并将提取的两类特征进行拼接；通过组合多个时间卷积神经网络构造四核时间卷积神经网络，利用四核时间卷积神经网络学习拼接后的特征信息，预测未来30min的太阳辐照度。本发明能够实现精准的超短期太阳辐照度预测，为电网的可靠、稳定运行提供支撑。
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117151303 A (43)申请公布日 2023.12.01 (21)申请号 202311172549.4 G06N 3/0442 (2023.01)
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