基于多源时序特征卷积网络（MSTFCN）的光伏功率预测模型

研究背景与挑战​

1. ​可再生能源发展趋势​：
   全球积极推动可再生能源发展，光伏（PV）能源因环保、低碳特性成为重要选择。国际能源署（IEA）预测2030年可再生能源装机容量将超当前目标25%。
2. ​光伏预测的挑战​：
   光伏发电受光照强度、天气波动和云层覆盖等气象因素影响，输出功率具有强波动性和随机性，导致电网频率波动、电压不稳定等问题，精准预测难度大。

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​核心创新方法​

​1. 复合数据增强方法（Composite Data Augmentation）​​

• ​目标​：解决气象波动导致的样本不足问题，增强时序相关性。
• ​步骤​：
  • ​NWP特征重构​：
    基于XGBoost模型分析气象特征重要性，重构数值天气预报（NWP）特征空间，筛选关键气象因子。