摘要：为了提高光伏发电功率预测精度,提出了一种基于长短期时序数据融合的Transformer生成式预测模型:LSTformer,能准确有效地预测光伏发电功率。LSTformer创新性地提出了时序分析模块(time series analysis,TSA)、时序特征融合模块(time series feature fusion,TSFF)和多周期嵌入模块(cycleEmbed),利用数据融合解决难以提取多时间尺度时序特征问题。设计时间卷积前馈(time convolution feedforward,TCNforward)单元,在编解码的过程中进一步提取时序特征。利用某光伏电站实际历史发电数据,通过实验验证LSTformer模型在光伏发电功率预测领域得到最低的均方误差(mean squared error,MSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE),并通过消融实验验证了各模块的有效性。

摘要：分布式能源共享是能源互联网发展的重要方向,而现有分布式能源供需共享网络普遍存在能源主体间难以达成信任及能源消耗高等问题。在能源共享网络中建立互信机制,基于区块链技术设计可信分布式能源共享网络,利用基于侧链技术的三层网络协同工作链码体系实现网络性能提升和主体隐私保护,通过分布式能源动态调度机制降低能源损耗并提高整体能源利用率。实验结果验证了该网络在跨链价值交换、能源传输与动态调度关键任务中的有效性与安全性,并表明其在系统吞吐量、能源调度效率和隐私保护等方面均具有较好的性能表现。