近日，蘭州理工大學(xué)電信學(xué)院博士生鞏彬在蘭州理工大學(xué)安愛(ài)民教授的指導(dǎo)下分別在知名期刊《Energy Conversion and Management》(中科院一區(qū)，影響因子：9.9)、《Energy》(中科院一區(qū)，影響因子：9)上以蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院為第一通訊單位、計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院為第二單位發(fā)表題為“Fault diagnosis of photovoltaic array with multi-module fusion under hyperparameter optimization”和“An Interpretable Hybrid Spatiotemporal Fusion Method for Ultra-Short-Term Photovoltaic Power Prediction”的研究性論文，其中蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院2022級(jí)博士研究生鞏彬?yàn)榈谝蛔髡?，蘭州理工大學(xué)安愛(ài)民教授為通訊作者，蘭州理工大學(xué)石耀科老師為第三作者。此外，2023年10月，該團(tuán)隊(duì)博士生鞏彬已在世界能源領(lǐng)域著名學(xué)術(shù)期刊《Applied Energy》(中科院一區(qū)，影響因子：10.1)上發(fā)表題為“Fast fault detection method for photovoltaic arrays with adaptive deep multiscale feature enhancement”的研究性論文。截止目前，該團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在光伏陣列故障診斷與功率預(yù)測(cè)方面發(fā)表中科院一區(qū)期刊收錄論文3篇。

光伏陣列的隨機(jī)性和間歇性輸出特性影響電力系統(tǒng)的安全性。為提高光伏陣列故障診斷模型的性能，提出了一種新型的在線(xiàn)故障監(jiān)測(cè)技術(shù)。首先，構(gòu)建故障診斷模型：由于光伏陣列在不同故障條件下的I-V和P-V曲線(xiàn)存在顯著差異，基于I、V和P特征構(gòu)建了一個(gè)三維通道特征圖。其次，搭建多源信息融合網(wǎng)絡(luò)（MSIFN）：該多模塊融合模型包括時(shí)頻域融合模塊（TDFM）、多特征混洗擴(kuò)展卷積模塊（MSECM）、無(wú)參數(shù)并行混合注意力增強(qiáng)模塊以及多尺度混合池化融合分類(lèi)模塊（MMPCM）。最后設(shè)計(jì)了多策略融合鯨魚(yú)優(yōu)化算法（MSFWOA）：針對(duì)原始鯨魚(yú)優(yōu)化算法的不足，構(gòu)建基于透鏡成像的時(shí)間控制、參數(shù)修改和貪婪控制策略，以?xún)?yōu)化MSIFN的超參數(shù)。

當(dāng)前的超短期光伏功率預(yù)測(cè)研究中，復(fù)雜的時(shí)空相關(guān)性常常被忽視，同時(shí)深度學(xué)習(xí)方法的“黑箱”特性導(dǎo)致了預(yù)測(cè)結(jié)果缺乏可解釋性。因此，本研究提出一種可解釋的超短期光伏功率預(yù)測(cè)的混合時(shí)空融合方法。本研究首先提出了一種自適應(yīng)并行時(shí)空融合網(wǎng)絡(luò)（APSTFNet），該網(wǎng)絡(luò)在空間網(wǎng)絡(luò)中整合了觀(guān)測(cè)感知模塊和深度感知模塊的特征，以捕捉不同輸入長(zhǎng)度下的特征，并增強(qiáng)模型對(duì)序列的理解。在時(shí)間網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合了雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）和自注意力機(jī)制，以捕捉序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴(lài)性和上下文信息。另外，提出了一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)加權(quán)的黑猩猩優(yōu)化算法（DAWCHOA），用于優(yōu)化APSTFNet的超參數(shù)配置，從而提升模型的整體性能。最后，提出了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)的可解釋性框架，使用神經(jīng)元電導(dǎo)梯度方法從模型結(jié)構(gòu)的角度解釋預(yù)測(cè)機(jī)制，進(jìn)一步探索影響功率預(yù)測(cè)的核心時(shí)空特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本研究提出的DAWCHOA-APSTFNet表現(xiàn)出了優(yōu)異的預(yù)測(cè)性能。（撰稿：安愛(ài)民；終審：楊雅瓊）