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光伏出力的不确定性给光伏出力消纳与电力调度带来巨大的挑战。光伏出力预测是解决光伏出力不确定性问题的重要技术手段。云是影响光照辐射度的关键因素，而云的运动是导致至地面辐照度及光伏出力短时不确定波动的主要原因。地基云图可提供丰富的短时云团时空信息。为此，本项目研究面向多源异构数据（地基云图、辐照度历史数据、光伏出力历史数据等）的光伏出力超短期预测方法。针对这一研究内容，本项目首先提出了基于深度卷积神经神经网络（3D ResNet）的地基云图特征提取方法；其次，基于数据驱动算法，融合地基云图特征与辐照度历史数据建立光照辐射度超短期预测方法；最后，基于光伏转换模型建立了光伏出力超短期预测方法。针对光照辐射度是影响光伏出力的主要因素这一特性，本项目进一步深入研究了基于高斯回归过程与主动学习的光照辐射度概率预测方法。基于光伏出力预测结果，本项目研究了基于深度强化学习的并网分布式光伏-蓄电池供电的家庭能量管理系统。该能量管理系统可自动调节蓄电池的充放电过程及家用电器的运行模式。

研究结果表明：1）深度神经网络地基云图特征提取方法能有效提升超短期光照辐射度预测精度，从而提升超短期光伏出力预测精度；2）基于主动学习的高斯过程回归模型可提升光照辐射度概率预测的可靠性；3）基于深度强化学习的能量管理策略可有效降低家庭能量系统的运行成本同时提升家庭用电舒适性。以上研究能有效促进光伏就地消纳减少碳排放，同时降低光伏出力不确定性对电网的影响。

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