本发明涉及电力系统，具体涉及一种基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统及方法。
背景技术：
1、新能源发电，尤其是风能和太阳能发电，因其依赖于不断变化的气象条件，使得发电功率具有高度的不确定性和波动性。这种不确定性对电网的稳定运行和有效管理提出了巨大挑战。传统的预测方法，如基于统计模型和简化算法的方法，虽然在某些情况下有效，但它们通常无法充分捕捉和理解气象因素与发电量之间的复杂动态关系，特别是在极端或不常见的气象条件下。
2、此外，现有技术在处理恶劣天气条件(如强风、极端温度、暴雨或降雪)时的预测性能往往不足。这些极端天气条件可能导致发电功率的显著波动，增加电网运营的不确定性。因此，现有的预测方法需要进一步的改进，以提高其在各种天气条件下的预测精度和可靠性，尤其是在面对气候变化带来的极端气象事件时。
3、同时，随着智能电网技术的发展，对于高效、准确的发电功率预测方法的需求日益增加，这种预测方法不仅需要考虑气象条件的影响，还需要能够适应快速变化的环境和持续更新的数据，以支持更为复杂和动态的电网管理决策，因此，开发一种新的预测方法，能够综合利用大数据和先进的机器学习技术，对于提升新能源发电的效率和促进智能电网的发展具有重要意义。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题是提供一种基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统及方法，提升新能源发电的效率和促进智能电网的发展。
2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
3、基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统,系统包括数据收集单元、数据处理与融合单元、预测模型单元以及性能评估与调整单元，各模块功能如下：
4、数据收集单元：负责从目标电站及其周边区域收集天气预报数据和电站的历史发电功率数据，该单元集成了环境感知，实时监测电站周边的环境变化，包括局部气候异常和植被覆盖变化；
5、数据处理与融合单元：使用动态数据融合技术将收集到的多源数据进行预处理、特征提取和融合；
6、预测模型单元：基于门控循环单元神经网络的大模型，预训练以学习新能源发电功率与气象要素之间的复杂关系，并进行短期发电功率预测，该单元包括模型的自适应调整机制；
7、性能评估与调整单元：持续评估预测模型的性能，对天气情况数据进行预定义，将产出额定阈值的天气情况设定为恶劣天气，并根据恶劣天气影响分析调整模型结构或引入新特征，以适应极端气象条件。
8、使用上述的基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统的预测方法，预测包括以下步骤：
9、step1、数据收集与处理，收集目标电站所处区域的天气预报数据，包括气温、湿度、风速和风向，收集目标电站的历史发电功率数据，包括不同时间点的发电功率输出；step2、环境感知与动态数据融合，部署环境感知单元，实时监测电站周边环境变化，包括局部气候异常、植被覆盖变化的实时环境感知数据，监测范围内超出预设范围的定义为局部气候异常，使用动态数据融合技术，将实时环境感知数据与气象预报及历史发电功率数据结合，形成综合数据；
10、step3、使用step2中的综合数据，预训练一个基于深度学习的模型，该模型对新能源发电功率与气象要素之间的关系进行学习，并进行预设时间周期的发电功率预测；step4、在step3的预测过程中，实时监测大模型的预测误差，并通过自适应算法自动调整模型参数，优化模型权重和结构；
11、step5、对恶劣天气影响进行分析，识别恶劣天气对发电功率的影响因素，并建立量化指标，根据恶劣天气的影响分析，对模型进行优化，调整结构或引入新特征，以适应恶劣天气条件下的发电功率预测；
12、step6、使用step5优化后的模型进行新能源发电功率预测，并通过与实际发电功率数据的对比，评估模型的预测精度和性能。
13、上述的step2中环境感知单元包括红外热成像仪和光谱分析仪。
14、上述的step2中动态数据融合具体包括：
15、数据预处理：对从不同源收集的数据进行预处理，包括数据清洗、数据规范化和数据标准化；
16、采用特征提取技术，从每个数据集中提取特征，根据每种数据类型的相关性和重要性对特征进行加权；
17、实施时间同步处理，确保所有数据源在时间轴上对齐，采用序列整合技术协调和整合来自不同时间点的数据，以克服数据采集时间上的差异；
18、应用卡尔曼滤波器综合处理和融合不同数据源。
19、上述的step3中模型具体包括：
20、step3.1、数据准备，选取动态数据融合后的综合数据作为输入，包括经过时间同步和序列整合处理的环境感知数据、气象预报数据和历史发电功率数据；
21、step3.2、选择门控循环单元神经网络模型作为预训练的深度学习模型，配置模型参数，包括层数、神经元数目、激活函数类型，以适应数据的复杂性和预测任务的需求；
22、step3.3、预训练过程，使用综合数据对门控循环单元神经网络模型进行预训练，通过学习数据中的模式和关系，使得门控循环单元神经网络模型能够捕捉新能源发电功率与气象要素之间的动态关系；
23、step3.4、实施交叉验证和超参数调整，以优化模型的性能和预测准确度；
24、step3.5、短期发电功率预测：利用预训练的门控循环单元神经网络模型对短期内的发电功率进行预测，预测的时间范围根据电站的需要进行调整；
25、step3.6、结合门控循环单元神经网络模型的输出和实际运行数据，不断微调模型，以提高对未来发电功率变化的预测精度。
26、上述的门控循环单元神经网络模型由系列循环单元组成，每个单元都有两个门：重置门和更新门，重置门和更新门控制信息的流动，使得门控循环单元神经网络模型能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，具体模型如下：
27、设：重置门参数:wr为输入权重，ur为隐藏权重，br为偏置；更新门参数:wz为输入权重，uz为隐藏权重，bz为偏置；候选隐藏状态参数：wh为输入权重，uh为隐藏权重为，bh为偏置；隐藏状态的维度取决于具体任务的复杂性和数据特征；
28、计算过程：
29、重置门：rt＝σ(wr·xt+ur·ht-1+br)；其中，rt是在时间步t的重置门输出，xt是当前输入，ht-1是前一个时间步的隐藏状态；
30、更新门：zt＝σ(wz·xt+uz·ht-1+bz)；其中，zt是在时间步t的更新门输出；
31、候选隐藏状态：其中，是在时间步t的候选隐藏状态，基于重置门的输出计算；
32、最终隐藏状态：其中，ht是在时间步t的最终隐藏状态，由更新门控制前一个隐藏状态和当前候选隐藏状态的结合，σ表示sigmoid激活函数，*表示元素级的乘法。
33、上述的step3.6具体包括：
34、将门控循环单元神经网络模型的预测输出与实际发电站的运行数据进行比较，包括比较短期内的预测发电功率与实际发电功率，分析预测与实际数据之间的差异；
35、根据误差分析的结果，对门控循环单元神经网络模型的参数进行调整，包括调整学习率、改变隐藏层的数量或大小、调整激活函数；
36、使用调整后的模型参数，再次对门控循环单元神经网络模型进行训练，使用最新的发电站运行数据，以确保模型训练与实际运行状况紧密相关；
37、定期更新训练数据集，包括最近的发电功率数据和相关的气象数据，确保模型训练涵盖了最新的环境和运行条件，根据新的数据和误差分析，进行特征工程，包括添加新的特征、去除不相关的特征或对现有特征进行转换；
38、持续监测模型的性能，定期评估模型的预测性能，根据性能评估结果，继续调整和优化模型；
39、建立反馈循环，其中门控循环单元神经网络模型的预测结果和实际发电数据之间的比较成果用于指导未来的模型调整和训练。
40、上述的step4中的适应算法采用增量学习方法，使用增量学习方法自动调整门控循环单元神经网络模型参数具体包括：
41、在门控循环单元神经网络模型的训练，先设定一个基线的参数集合，包括权重、偏置项和学习率，定义一个性能指标，用于评估模型的预测性能；
42、持续收集新的发电功率数据和相关气象数据，增量数据包括自上一次模型训练以来新产生的数据，增量数据包括各种不同的气象条件和发电性能，以提高模型的泛化能力；
43、在每个设定的时间点，使用增量数据更新门控循环单元神经网络模型，在现有模型基础上进行更新；
44、使用随机梯度下降优化算法并只置于增量数据计算梯度进行参数更新；
45、调整学习率确保门控循环单元神经网络模型在逐步学习新数据的同时保持已学习的信息，调整策略包括：
46、若门控循环单元神经网络模型在新的增量数据上表现预测误差超过设定允许最大值，则增大学习率，以加速新特征的学习；
47、若门控循环单元神经网络模型在增量数据上的表现预测误差在预设值之内，即接近或优于之前的性能，减小学习率，以细化和巩固已有知识。
48、上述的step5具体包括：
49、记录恶劣天气条件下的发电站运行数据，采用聚类分析分析恶劣天气条件对发电功率的具体影响；
50、建立量化指标：基于上述分析，建立恶劣天气影响的量化指标，以功率损失百分比或功率波动范围来量化不同恶劣天气对发电功率的影响；
51、模型结构调整：根据恶劣天气影响的量化指标，对门控循环单元神经网络模型的结构进行调整，包括增加隐藏层或调整神经元数量，评估调整后模型的性能，确保其在恶劣天气条件下的预测准确性得到提升；
52、引入与恶劣天气相关的新特征，包括特定天气条件下的历史功率损失数据，以及天气预报中的极端气象事件预测，将新特征融入现有数据集中，用于训练和优化门控循环单元神经网络模型；
53、保持模型的灵活性，以适应可能的气候变化和未预见的极端天气事件。
54、上述的建立量化指标具体包括：
55、识别恶劣天气条件：定义恶劣天气的条件，包括极端温度、强风、暴雨或降雪，该条件根据气象数据定义：
56、极端温度：温度超过或低于预设阈值，t>t高或t<t低；
57、强风：风速超过预设阈值，v风>v阈值；
58、暴雨/降雪：降水量超过预设阈值，p>p阈值；
59、计算发电功率损失百分比：对于每种恶劣天气条件，计算发电功率损失百分比，以量化影响：
60、
61、计算发电功率波动范围：功率波动范围＝恶劣天气条件下功率的最大值-恶劣天气条件下功率的最小值；
62、综合评估和标准化：对于不同的恶劣天气条件，使用以上计算得出的指标进行综合评估。
63、本发明提供的一种基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统及方法，通过结合先进的gru神经网络模型和综合性数据处理，显著提高了新能源发电功率的预测准确性，使用动态数据融合技术，它融合了实时环境感知数据、气象预报数据和历史发电功率数据，为gru模型提供了更全面和准确的输入，此外，该方法中的自适应算法和增量学习策略确保了模型能够不断适应新的数据和环境变化，进一步提高预测的准确性和可靠性。
64、本发明，特别关注恶劣天气条件下的预测性能，通过对恶劣天气影响进行深入分析，并建立量化指标，如功率损失百分比和功率波动范围，该方法能够识别并量化这些极端条件对发电功率的影响，然后，根据这些分析结果对gru模型进行优化，如调整模型结构和引入新特征，使模型能更准确地预测在极端气候条件下的发电功率，从而增强了模型在复杂气候条件下的适应性和鲁棒性。
1.基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统,其特征在于，系统包括数据收集单元、数据处理与融合单元、预测模型单元以及性能评估与调整单元，各模块功能如下：
2.使用权利要求1所述的基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统的预测方法，其特征在于，预测包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统的预测方法，其特征在于，所述的step2中环境感知单元包括红外热成像仪和光谱分析仪。
4.根据权利要求3所述的基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统的预测方法，其特征在于，所述的step2中动态数据融合具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统的预测方法，其特征在于，所述的step3中模型具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统的预测方法，其特征在于，所述的门控循环单元神经网络模型由系列循环单元组成，每个单元都有两个门：重置门和更新门，重置门和更新门控制信息的流动，使得门控循环单元神经网络模型能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，具体模型如下：
7.根据权利要求6所述的基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统的预测方法，其特征在于，所述的step3.6具体包括：
8.根据权利要求7所述的基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统的预测方法，其特征在于，所述的step4中的适应算法采用增量学习方法，使用增量学习方法自动调整门控循环单元神经网络模型参数具体包括：
9.根据权利要求8所述的基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统的预测方法，其特征在于，所述的step5具体包括：
10.根据权利要求9所述的基于ai大模型技术的新能源发电功率预测优化系统的预测方法，其特征在于，所述的建立量化指标具体包括：
