图神经网络在光伏发电预测中的应用

# 1. 引言

## 1.1 光伏发电预测的重要性

光伏发电是一种清洁、可再生能源，受到越来越多的关注和应用。然而，由于光伏发电的输出受天气、季节等因素的影响，其波动性较大，给电网的稳定性带来一定挑战。因此，准确预测光伏发电的输出功率对于电网调度、能源规划和市场交易等方面具有重要意义。

## 1.2 图神经网络在人工智能领域的应用概况

图神经网络是近年来兴起的一种人工智能技术，主要用于处理图结构数据。相比传统的神经网络模型，图神经网络能够更好地捕捉节点之间的关系和信息传递，在社交网络分析、推荐系统等领域取得了显著成就。

## 1.3 研究背景和意义

结合图神经网络与光伏发电预测的技术，可以更好地利用光伏发电数据中的时空信息，提高预测模型的准确性和稳定性。本文将探讨图神经网络在光伏发电预测中的应用潜力，为实现可持续清洁能源发展提供技术支持和方法探讨。

# 2. 光伏发电原理及现有预测方法

光伏发电是利用太阳能转换为电能的过程，其原理主要是通过光伏组件将太阳能转化为直流电能，再经过逆变器转换为交流电能供电使用。传统的光伏发电预测方法通常基于统计模型或时间序列模型，如ARIMA（自回归综合移动平均模型）、SARIMA（季节性自回归综合移动平均模型）等。这些方法虽然在一定程度上能够预测光伏发电功率的变化，但在处理复杂、非线性的光伏发电数据时存在局限性。

除了传统方法外，近年来人工智能技术在光伏发电预测中逐渐得到应用，如基于机器学习的支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。这些方法能够更好地拟合光伏发电数据的非线性关系，提高预测准确度。然而，面对日益增长的光伏发电数据量和数据复杂度，传统的人工智能方法也逐渐显现出局限性。

接下来，我们将探讨图神经网络作为一种新兴的人工智能技术在光伏发电预测中的应用，并分析其与传统方法在该领域的比较优势。

# 3. 图神经网络基础

在本章中，我们将深入探讨图神经网络的基础知识，包括图数据与传统神经网络的区别、图神经网络的基本原理和模型以及图神经网络在其他领域的成功应用案例。

**3.1 图数据与传统神经网络的区别**

传统神经网络主要适用于欧几里得空间中的数据，如图片和文本等，而图数据的特点在于不规则的邻接关系。在图数据中，每个数据点（节点）与其他节点的连接方式各不相同，这导致